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
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29