京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国企业需要一个大数据入口
进入互联网时代,所有人忽然知道了一个叫“入口”的概念。谁能占领入口,谁就能有更多的机会为用户提供后续一系列的服务,从而在竞争中保持不败。其实,在纷乱复杂的大数据领域,从业者同样需要一个入口,而这个入口显然是规划和咨询。
正如多年前的云计算一样,大数据已经成为企业圈最热门的话题。在各种场合,厂商、专家不遗余力的为大数据布道,从最早的“啤酒与尿不湿”的故事开始,企业也渐渐意识到,大数据将成为下一个有望改变企业形态的技术。
虽然目前大数据与当年的云计算技术一样如火如荼,但企业很快发现,与大数据技术在理论上日臻成熟不同,现实中的大数据还很难形成一套完整的解决方案;很多时候还要“摸石头过河”,甚至做好“交学费”的准备。
做为一种帮助企业提升业务能力和竞争力的技术,大数据其实与其他技术一样,首先需要给企业一个明确的预期,然后再给企业一个清晰的路线图,让企业明白大数据是如何一步一步帮助企业实现目标的。但在现实中,情况却往往没有这么简单。A厂商在谈论大数据、B厂商也在谈论大数据,但在很多情况下,A和B谈论的并不是大数据的同一个维度、也不是同一个阶段、更不是同一个目标;但他们却都叫“大数据解决方案”。这难免让用户困惑。
大数据也需要一个入口
进入互联网时代,所有人忽然知道了一个叫“入口”的概念。谁能占领入口,谁就能有更多的机会为用户提供后续一系列的服务,从而在竞争中保持不败。其实,在纷乱复杂的大数据领域,从业者同样需要一个入口,而这个入口显然是规划和咨询。
ThinkBig是一家针对开源技术的大数据咨询服务公司,成立于2010年。按照公司创始人Rick Farnell的说法,公司刚成立时还没有现在如火如荼的Spark,而很多今天响当当的大数据先锋也还在初创期。
由于在Hadoop、Hbase等开源技术上布局较早,ThinkBig很快便积累了大量优质用户,这其中便包含了银行、证券、IT技术、制造等行业的领军企业。而Teradata大中华区首席执行官辛儿伦也笑谈:积累同样的客户,Teradata花了30年时间。正是由于看到了ThinkBig的巨大潜力,Teradata最终在2014年9月宣布收购ThinkBig公司。
在ThinkBig公司的各项能力中,有一项非常抢眼。那就是通过派驻专家分析用户的业务特点,ThinkBig公司可以用六周时间为用户制定出未来12个月的大数据发展路线图。让用户在目前纷乱的大数据市场能够有一个清晰的发展规划。而相对于具体的技术和架构,这项能在力对于目前的用户来说才是真正有价值的。
换句话说,虽然用户已经看到了大数据门扉中透露出的耀眼光芒,单很多用户自己其实并不具备自己打开大数据之门的能力。而ThinkBig就是那个站在大数据的门口,为来者开门的忠实使者。
虽然Teradata在数据仓库、数据分析等方面拥有丰厚的积累,但在一开放为前提的大数据时代,Teradata继续一个进入用户业务和应用场景的入口。ThinkBig正是这个入口,而且ThinkBig可以说是目前所有入口中最合适的一个。
进入中国市场
过去,IT圈里有一个不成文的共识:中国企业在信息化方面的发展基本落后美国3年甚至更长的时间。
不过在大数据这个难得的技术转型窗口,中国企业正在抓住机会奋起直追。这一方面是中国企业参与海外竞争的需要,同时也是中国企业进行战略转型和升级的需要。多方面因素使得中国企业在大数据技术方面的热情丝毫不亚于那些先进市场中的用户。
既然先进市场中的用户对这个大数据技术的领路人如此看中,那么中国企业显然同样需要这样一个大数据的入口。因此,ThinkBig业务进入中国也就成为了顺理成章的事情。
2016年3月,Teradata宣布ThinkBig业务进入中国。除了大数据路线图服务之外,随之而来的还有ThinkBig大数据学院、数据科学服务和数据管理服务。
辛儿伦表示,从2015年11月开始,Teradata已经开始在中国为ThinkBig业务建立本地团队;目前已经有ThinkBig团队的数据科学家、数据工程师等人员与国内用户一起工作了。而Teradata有信心在中国延续ThinkBig在海外创造的三位数增长奇迹。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12