京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展已具规模 下一步跨领域生态发展或是关键
随着移动互联网、智能终端和数据传感器的出现,数据正以超出想象的速度快速增长。据相关数据报告显示,2014年全球数据总量为6.2ZB(万亿GB),2015年全球数据总量达8.6ZB。目前全球数据的增长速度在每年40%左右,预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。
整体来看,中国的大数据产业初具规模,整个市场保持高速增长的态势。作为标志性的大数据元年,2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元,2016年达到168亿元,预计到2021年中国大数据市场规模将达到898亿元。
技术创新迭代有序
现阶段,一大批大数据相关的企业在Hadoop&Spark大数据技术开发、数据挖掘主要算法、大并发数据物理存储与处理技术,自主分析技术,智能平台服务,特定领域研发数据分析工具,语音识别、图像理解、文本挖掘等机器深度学习方法方面,取得较大成果。在平台建设方面,阿里、腾讯等企业服务器单集群规模达到上万台,具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。
大数据技术前景刺激人才建设。此前包括北京大学、人民大学等35所国内高等学府申报大数据专业。于此同时高校联合企业的产学研合作项目发展如火如荼。以深圳大学计算机软件学院为例,与中琛源科技等企业展开包括技术人员培训、科研成果落地试验、大数据平台技术研发等多项合作,促进技术交流,不断创新出新技术、新产品、新业态和新模式。
“大数据+”纵深发展成重点
在国家“十三五”战略规划、“互联网+”和“中国制造2025”等重大国家战略中,明确为大数据应用,大数据产业发展指明了方向。
现阶段,“大数据+”产业发展呈现两方面的深度应用。一方面,为用户“画像”,让企业对用户进行细分,提升业务精准度成为热门。2017年,大数据服务商中琛源发布“立咕应用”智能应用服务平台。中琛源市场总监谢梓桢告诉记者,通过采集-分析-营销应用,平台为每位消费者会员建立大数据画像和标签。企业能够根据业务需求定义用户标签,并且直接利用组合功能创建新标签,从而迅速找到目标用户,“支撑企业快速对接并开展品牌营销策划,实现智能化的业务应用”。
除消费产业大数据之外,现阶段,大数据应用还在向产业互联网方向延伸。大数据应用技术不断开发、完善,越来越多的“数据信息孤岛”被打破,呈现跨行业、跨领域的数据交流与融合。如智慧城市、智能医疗、智慧农业、大数据金融、教育等。
比较典型的是金融和汽车领域。随着大数据与金融保险行业的融合,将衍生出差异分级式的保险定价模式。随着车联网的加速发展,汽车后市场将迎来变革。整车制造商和互联网厂商将基于用户数据和车辆行驶数据实现跨界竞争等。
数字产业生态发展或是未来关键
据国际市场调研机构IDC指出,当前依托移动互联网、云、大数据为核心的数字化转型已然成为所有企业应对挑战的主要战略。预计到2018年,全球1000强企业的67%,中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业的战略核心。然而,企业依托大数据创新转型过程中,也面临技术储备不足、人才匮乏、数字战略模糊及战术欠缺等制约,企业发展大数据成本过高,数字化转型风险颇高。
对于企业而言,数据不是关键,以数据应用为核心,提供集数据分析及决策于一体的数字化生态模型才最重要。比如,建立一套统一的数据标准,将企业多维度、多场景的数据放在同一个数据综合平台整理、分析、共享,这样企业就可以通过平台上的大数据,直观清晰地了解企业自身涉及到日常管理、员工考勤、销售业绩、营销推广、客户服务等情况,并能提前预测,指导中小企业及时、精准制定策略。从而降低企业大数据成本、人力成本、决策成本等。
未来,大数据产业更加开放,并向生态化发展,以满足各行业的特性去求和不同用户的个性化需求。“数字生态并不局限于服务特定的行业或领域,而是帮助各行各业的企业用户,提供综合的数据云服务,包括移动办公,数字营销,精准客户服务等,帮助企业用户实现自身能力和产业的升级。”对此,中琛源大数据综合服务平台研发总监程贺雷这样描述。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07