京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
走向成熟!2017年大数据发展趋势五大预测
2016年已经过去,这一年中大数据领域风云变幻,亦留下众多趋性迹象供我们探究与参考。 以此为基础,我们整理出2017年的五项大数据发展趋势与预测结论。
1.云端大数据成为主流
2016年是云计算全面普及的一年。尽量初期企业客户曾就隐私与安全等问题选择观望,但随着云环境在可用性、使用成本以及性能表现等优势领域的全面冲击,人们最终开始立足于云进行大数据项目测试——主要通过构建新应用等新建型项目。在2017年,相信这一趋势还将继续保持并放大,并推动云计算与混合数据架构的快速成熟。我们认为,最终企业客户甚至会选择将数据仓库迁移至云端。
2.流式数据与物联网成为现实
与云计算类似,2016年中流式数据与物联网基础设施的测试与构建同样如火如荼。越来越多新型物联网设备被投放至市场,而这些设备的普及使得企业需要利用流式数据传输与处理技术与之配合,这意味着Spark、Kafka以及Flume等项目开始真正将流式数据引入数据湖。在2017年内,此类设备在市场上仍将不断出现,同时要求企业客户继续以更低延迟与更高通量将流式数据导入数据湖。
3.大数据市场走向成熟
2016年,我们看到市场开始逐步走向成熟。众多企业将大数据技术引入生产环境,而非单纯用于建立片面或者测试性项目。亦有不少企业从传统数据架构转移至大数据环境。企业开始意识到大数据的价值,并将其作为商业决策中的重要组成部分。在2017年,企业将更为依赖大数据技术,届时对数据治理、数据生命周期管理及继承等方案的相关需求亦将快速增长。
4. CDO的命运
随着大数据市场在2016年的发展成熟,市场对于首席数据官的需求也在快速提升。根据Gartner公司发布的调查结果,54%的受访企业已经拥有CDO办公室,20%则计划在明年设立这一头衔。CDO作为新晋高管,了解数据对于企业数字化转型的重要意义,同时重点关注与数据使用相关的治理与管理问题。2015年是数据科学家之年,2016年是数据工程师之年,而2017年则将成为CDO之年。我们期待观察企业是否会在数字化转型过程中进一步提升CDO的重要性,或者将其作为企业基础业务的必要因素。
5. 地理位置与智能化城市
地理位置能够为人们带来丰富的洞察结论,从而推动智能化城市的最终实现。我们期待着世界各国能够快速采用智能化城市技术,利用地理定位协调警力部署、优化交通规划以及引导车主寻找车位。另外,地理位置信息还将带来更具个性化的营销效果。
着眼于2017年之后,我认为大数据与云的联姻将带来几乎无穷的可能性。各个行业都拥有着丰富且特殊的生态系统数据,而云环境的壮大则能够为其提供高一致性且成本低廉的资源平台,这一切都将最终让我们的生活变得更加美好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20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%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16