
在刚刚过去的“大数据元年”,仅我国宣称自己是大数据企业的大概有将近400家,其中典型的大数据企业有200多家。拿到融资的大概有五十多家,整体融资额超过50亿元,其中拿到亿元融资以上的企业有17家,最高融资额为7以人民币,估值超过三十亿元人民币的有十家以上,初创一年之内的大数据企业的起始估值大概在10亿元人民币左右。
放眼世界,以美、日、欧为代表的全球发达国家已经展开以大数据为核心的新一轮信息战略。报告显示,2014年,全球大数据市场增长速度达53%,总体规模为285亿美元。到2017年,全球大数据市场收入将达500亿美元,这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。2012—2013年度,在欧美国家1217家营业额收入超过10亿美元的企业中,643家企业制定了大数据战略,其中7%的企业至少投入了5亿美元,15%的企业至少投入了1亿美元发展大数据。
面对大数据迅猛的发展势头,绝大多数专业人士表示看好大数据在2016年的发展。大数据权威和畅销书作家Bernard Marr说:“2016年将是令人兴奋的——大数据会更加主流化。2016年也会成为那些仍然没有坚实大数据战略的公司开始落后的一年。在技术方面,我看到实时数据分析会显著增加,以及越来越多地使用机器学习算法。”
还有许多来自业界的权威人士对2016年的大数据发展进行了大胆的预测,有喜有忧,那么下面我们就来看看都有哪些值得我们关注的预测。
1 数据平民崛起
甲骨文 公司预测一种新型用户:数据平民(Data Civilian)会崛起。该公司称:“虽然复杂的数据统计可能仍依赖于数据科学家,但数据驱动的决策不会是这样。在未来一年,更简单的大数据发现工具让业务分析员可以寻找企业Hadoop集群中的数据集,将它们重新做成新的混搭组合,甚至运用探索性机器学习方法来分析它们。”
2 大数据会“消亡”
Nucleus Research公司公开发表了不同意见,预测我们所知道的大数据会消亡。该公司称:“在过去两年,每家公司及其人员似乎都推出了某种形式的大数据解决方案。是该告别新奇事物综合征(shiny object syndrome)的时候了。用户会像对待任何数据那样对待和访问大数据,而不是着手解决大数据分析这个既庞大又艰巨的任务。”
3 数据科学将大放光彩
数据科学咨询公司Profusion首席执行官Mike Weston预测,数据科学在银行界会大放光彩。他说:“金融业是率先采用数据科学技术和方法的行业之一。不过,所有银行服务公司采用数据科学的步调远远没有统一。2016年,预计这种局面会有所改变。更好地利用数据和服务个性化会从金融市场进入到零售银行领域。这会给市场营销、客户服务和产品开发带来深远影响。”
4 首席数据官成为“新宠儿”
Blazent 公司首席技术官办公室负责人Michael Ludwig认为,首席数据官(CDO)会成为信息技术领域的“新宠儿”,永远让办公室政治更显错综复杂。他表示:“正是由于大数据很复杂,又需要完整而准确的数据,首席数据官会变得越来越重要。因而,首席技术官和首席信息官需要给首席数据官让出地方,除非确立了明确界定的角色并成立了相关团队,否则高层管理团队中会出现紧张局势。”
5 合并兴起的关键年
许多人预计2016年大数据领域会出现激动人心的事情。Logi Analytics公司的解决方案工程和服务副总裁Charles Caldwell却不这么认为:“如果我展望2016年,并不觉得会出现许多激动人心的事情。其他厂商已给出了云计算、视觉分析和移动等方面的预测,但是那些大多是旧趋势。在我看来,2016年会是合并兴起和为下一大热门技术打基础的一年。”
6 大数据泄密事件频发
大数据领域的“沮丧的黛比”(Debbie Downer)奖授予了BlueTalon公司的首席执行官Eric Tilenius,因为他预测,大企业爆出大数据泄密事件的步伐可能会加快。他说:“2016年,缺乏统一的数据治理,可能会导致企业界迄今面临的最大的安全方面冲击,这相当于移动技术的问世给传统企业边界带来的冲击。依赖支离破碎的方法来控制数据访问,即面对不断变化的数据格局采用不一致的政策,只会在企业数据保护方面留下大漏洞。”
7 Hadoop将处于十字路口
2016年,Hadoop将处于十字路口,它会往哪个方向走?Altiscale公司的首席运营官Mike Maciag给出了他的预测:“2016年,我们会看到Hadoop行业标准得到巩固。2015年年初,我们看到开放数据平台计划(ODPi)正式启动,该计划制定了标准,为大数据生态系统的关键项目如何协同运行指明了方向。由于标准化给客户带来的好处变得更加显而易见,ODPi的成员数量在这一年翻番。我们预计,2016年Hadoop会得到更大的发展和认可,让新的技术和应用程序得以满足由ODPi制定的Hadoop生态系统标准。”
8 物联网2.0出现
Zebra Technologies公司预测:“我们会看到物联网2.0出现。物联网市场会由过去的闭源、专有的第一代解决方案,变成更成熟、基于行业标准、可灵活适应的解决方案。借助开源方法,企业组织能够从数量更多的服务提供商及其各自的API当中作一个选择。”
9 后稀缺经济日渐兴起
OpenText公司首席执行官Mark Barrenechea预测,物联网可能预示着后稀缺经济(post-scarcity economy)日渐兴起。他说:“可以将算法想象成这种应用程序,对物联网及我们生活中方方面面的数十亿个互联设备生成的彼此关联的海量信息进行大数据分析。拥有数据、分析数据、改进和创新成为企业成功的关键,而这一切得益于互联数字化社会。”
10 外包大行其道
大数据服务提供商Absolutdata公司首席执行官Anil Kaul预测,外包在2016年会大行其道。他说:“我们可以从大数据获得众多有价值的信息,可是访问这些信息颇具挑战性,而且通常不在平常的商业智能范围之内。如今许多公司在与第三方合作,制定并执行大数据分析策略。将外部专家整合到大数据团队中,也许是公司在这个迅速变化的领域保持领先一步的最佳途径。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11