京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业链之路还有多远
随着大数据炒作期的结束,国内外大量企业开始投入大数据实战,大数据生态产业链逐渐形成。整体而言,全球的大数据应用处于发展初期,中国大数据应用才刚刚起步。目前,大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局:互联网行业是大数据应用的领跑者,金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域积极尝试大数据。现阶段制约大数据发展的因素有三方面,分别是数据、技术和应用。
大数据产业链的参与者主要包括:
数据提供商、分析技术提供商、基础设施提供商、业务应用提供商。
基础设施提供商在基础设施方面,非关系型数据库和高扩展性、高性能数据库发展迅猛,竞争十分激烈,例如Redis、SkySql、Cassandra、 CouchDB、MongoDB等,Hadoop平台部署市场由于门槛较高,除了Cloudera、Hortonworks等少数几家由大型互联网公司高管创建的新兴公司外,其他市场均被微软、IBM、Amazon等传统巨头所占据。
Cloudera 是一家Hadoop数据管理软件与服务的提供商,为企业搭建和使用分布式平台提供服务,是大数据领域最强的解决方案服务商之一。公司目前的业务主要分为三大部分:Hadoop发行版(软件、一体机、云服务),Hadoop专业服务和Hadoop技术培训。让Hadoop变得更简单,Cloudera一直走在最前面,包括提供了第一个基于开源Hadoop的商业发行版,第一个添加NoSQL(HBase)到Hadoop平台,第一个在HDFS上提供SQL查询能力的平台(Impala),第一个将流数据处理能力(Spark)添加到Hadoop发行版的厂商。
Amazon 是一家通过云基础构架服务支撑其零售业务的大数据公司,其网络服务为客户提供基础设施产品。提供服务包括:亚马逊弹性计算网云(Amazon EC2)、亚马逊简单储存服务(Amazon S3)、亚马逊简单队列服务(Amazon Simple QueueService)以及Amazon CloudFront等。其优势是:1)用低廉的月成本替代前期基础设施投资;2)持续成本低:缩减您的 IT 总成本;3)灵活性:消除您对基础设施容量需求的猜想;4)速度和灵敏性更快地开发和部署应用程序;5)应用而非运营;6)全球性覆盖。
数据和数据能力提供商阿里巴巴则是手握海量数据的大数据参与者,拥有淘宝、天猫海量的在线交易数据,并融合微博、高德、友盟、UC浏览器、快的等各种应用数据,涉及金融、旅游、健康、物流等方方面面数据。旗下的淘宝网提供的淘宝卖家服务通过出售这些数据帮助淘宝店铺进行基础经营分析、商品优化分析、订单分析以及营销效果分析。产品包括数据魔方、淘宝指数、阿里经济云图、蚂蚁金融、淘数据等。
分析技术提供商在分析工具领域,Splunk 是最成功的新兴企业之一。该公司机器数据的搜索引擎,可收集所有应用程序、服务器和移动设备设备(包括物理、虚拟和云端),生成索引,从一个位置快速搜索并分析所有实时和历史数据。该公司已经取得巨大成功,是全球十家最有竞争力的大数据公司之一。
拓尔思(TRS)是中国最大的搜索技术和内容管理技术供应商,非结构化信息处理技术领域的领导企业。其数据中心具有强大的数据采集能力和强大的运算能力,以“平台+行业解决方案+服务综合”的产品线,为广大政府和企业用户提供产品和服务。
统计分析领域的Matlab、SAS,数据可视化领域的Visual.ly、Zoomdata、Chart.io分别提供可视化设计平台、分布式数据展示工具和数据库分析工具。
业务应用提供商在行业应用方面,广告优化、市场营销和金融等行业应用最为活跃。DOUBLECLICK是美国网络广告服务商,其核心技术是其专有的动态广告报告与目标定位(DART)技术,企业可以通过中央服务器管理各自的广告服务及统计报告。
互联网广告领域的最新模式——实时竞价(RTB)与大数据关系密切,Google等公司的广告平台已经充分利用其自身数据来优化广告效果,提升广告收入。 Lattice Engines聚焦于B2B销售行业的大数据应用,该公司的SalesPrism数据分析平台能够通过分析消费者消费倾向,向销售人员提供营销建议。金融领域大数据信用评估也开始流行,这让Lenddo等非传统金融企业也可以大规模开展贷款业务,该公司基于人们在社交媒体上的表现,将贷款服务拓展到了新兴市场上。
国内大数据市场与国外还存在一定差距,从市场规模来看,国内的大数据产业链还只是初具雏形。目前全球最具影响力的前15家大数据企业中还没有出现中国企业的身影,这也从宏观上表明当前国内大数据市场仍处在发展初期。
从发展特点来看,国内大数据企业更依赖于数据资源,而新技术、新商业模式的突破则相对缓慢。例如在基础设施领域,无论是百度、腾讯,还是淘宝、中国移动都推出了各自数据中心项目,通常以容量来衡量成就,而国外企业则已经把主要目光投向整体解决方案的设计,已经具备了较为清晰的、取得市场认可的大数据盈利模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09