京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展趋势推动渠道未来技术和服务
在大数据时代,最受渠道欢迎的两大技术就是存储和备份,包括产品和服务。企业利用这些设备和技术可确保在需要的时候完成关键任务,归档和数据非结构化处理。但这些技术存在的问题是,他们中保存的数据是无益的。
换句话说:存储数据使企业花钱且徒劳。
进入大数据时代,很多供应商充分利用大数据趋势将竞争产品和服务推向市场。有人说,大数据只是一个重新包装的数据挖掘和商业智能分析,在一定程度上,这是真的。这也反映出企业不能再承受闲置数据的成本。
处理数据已经是一门大生意。根据德勤数据显示,企业软件销售总额今年将超过270亿美元,大约有四分之一来自于大数据,企业资源管理和商业智能。
大数据的目标相对简单:充分利用存储数据中被闲置的、非收益性质的数据来预测业务发展趋势,发掘新的机遇,并推动更高水平的销售。此外,大数据是更多是降低风险,同时使企业管理者更好地了解他们的经营环境以做出更明智准确的业务决策。
解决方案供应商可能会认为大数据是专向大型企业,学术机构和政府机构的。在今天,这个假设可能是正确的。然而,供应商,包括IBM,甲骨文公司和微软公司都在用装置和应用程序推动商业分析和大数据进一步下沉市场,使处理数据和大量生产可操作情报成为一项简单工作。
大数据即大商机。如今占据市场领先端位的是“大数据波”,它的影响力范围和潜力甚至会超过云计算。在渠道方面,大数据的产品销售,专业服务和价值主张将产生深远的影响。以下五个大数据的发展趋势,将对渠道在未来十年的技术和服务销售形成推动:
1、数据整合,重组和清理手段
任何人在处理数据和分析数据之前,他们必须有正确的数据且知其所在。听起来很合理的,对不对?不幸的是,存储的数据看起来像成堆的报纸和空箱子上一集“囤积”的构造。所以大数据销售始于帮助企业识别数据,消除冗余,优化文件系统,并确保可分析在哪里可以找到信息。如果没有数据,将没有分析。
2、硬件销售将渠道导向大数据
看上去似乎大数据在最初推动更多的将是硬件销售。对大容量的非结构化数据进行分析是处理力,存储容量和I /
O速度的一个因素。解决方案供应商可能会发现企业 -
尤其是大企业–对可以处理大数据负载的高性能设备或集群服务器求之若渴。即使大数据作为云服务提供,这也将需要在大量新的硬件上运行所有分析工作的负载。
3、存储和商业智能将合并
存储和备份供应商通常爱讨论其性能,对信息的保护和利用力。存储是关于容量和管理效率,毕竟,存储和备份供应商及云文件共享服务正在发展存储行业以达成合作或提供大数据产品和服务。他们认识到单凭数据不再能坐的稳牢,开始计划巩固并提升他们目前作为大型数据存储库供应商的地位,使现有存储业成为诞生新一代大数据的基础。这将极大地改变存储厂商性质和他们的渠道架构。
4、对安全的需求将拉动大数据的增长
在当今的云和分布式企业时代,真正的大数据需要开放的数据存储以适应越来越多的内部组成,应用程序,托管资源和第三方专家。随着越来越多的人和自动化资源接触到数据,那么安全风险和漏洞将会激增,则与大数据相关的安全需求将同步增长,提供访问控制,身份认证,数据加密,入侵预防,审计和调整等服务。目前,安全技术的需求已随云计算的成长在增加。未来几年内,大数据亦将成为促进安全技术及专业支持的催化剂,预计这将在安全市场上有100万美元以上的空间。
5、商业管理“成为一种服务”
大数据是关乎商业,更具体地说,是关乎管理 - 前GE
CEO杰克@韦尔奇有一段着名的引述说,“不可测量则不能管理”.大数据则有着超越测量,且完成预测分析的更佳表现。大企业的通过自己进行这类业务来展示技术和能力是受限的。在今天,他们对分析师和定量专家进行投资;明天,他们将由对技术和分析的需求转向IT解决方案供应商。那么,解决方案的供应商通过其提供大数据预测分析,降低经营风险的专业服务,在未来十年中将开拓一个利润丰厚的市场。
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】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15