京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展十大趋势分析_数据分析师
2012年大数据发展如火如荼,大有赶超云计算之势。如果把今年比作大数据落地生根的一年,那么2013年将迎来其茁壮成长,甚至开花结果的一年。有预测称,大数据市场将以每年40%的速度增长,2012年大数据市场规模约为50亿美元,2013年将翻倍。2013年大数据发展有哪些新趋势呢?不管是IDC、Gartner还是国内大数据研究机构都给出了各自的答案,笔者在这里总结一下各方观点,并谈谈自己的想法。
预测1:开源大数据商业化
随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向开源靠拢,并加大专业服务和系统集成方面的力度,帮助客户向开源的、面向云的分析产品迁移,主要是Hadoop和R两类技术。与人们的传统理解不同,大数据市场开源的盛行不会抑制市场的商业机会,相反开源将会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。
预测2:Hadoop将加速发展
做为大数据领域的代表技术,许多企业都把明年的计划放在Hadoop上。预测称用户对Hadoop的优化将更注重硬件,同时,对企业友好的Hadoop技术市场将达到前所未有的高峰。从整体上说,不仅是Hadoop本身本会得到迅猛的发展,同时Hadoop在多个数据中心中的配置和无缝集成技术也将成为热门。Hadoop的专业知识正在飞速增长,但是这方面优秀的人才仍然很缺乏。
预测3:大数据复杂度降低
大数据技术的落地将会有两个特点:一个是对MapReduce依赖越来越少,另外一个是会把Hadoop技术深入的应用到企业的软件架构中。针对第一个特点,像Cloudera的Impala和微软的PolyBase这样的软件会得到充分发展,他们绕开了MapReduce,直接对存在HDFS中的数据进行处理。针对第二个特点,大规模的使用Hadoop是个必然趋势,渐渐的就会形成行业的标准,进而成为更有价值的软件基础,而不仅是自己内部使用。
预测4:打包的大数据行业分析应用
随着大数据逐渐走向各个行业,基于行业的大数据分析应用需求也日益增长。未来几年中针对特定行业和业务流程的分析应用将会以预打包的形式出现,这将为大数据技术供应商打开新的市场。这些分析应用内容还会覆盖很多行业的专业知识,也会吸引大量行业软件开发公司的投入。
预测5:大数据细分市场
大数据相关技术的发展,将会创造出一些新的细分市场。例如,以数据分析和处理为主的高级数据服务,将出现以数据分析作为服务产品提交的分析即服务(Analyze as a Service)业务;将多种信息整合管理,创造对大数据统一的访问和分析的组件产品;基于社交网络的社交大数据分析;甚至会出现大数据技能的培训市场,教授数据分析课程等。
预测6:大数据推动公司间的并购
大数据概念覆盖范围非常广,包括非结构化数据从存储、处理到应用的各个环节,与大数据相关的软件厂商也非常多,但是又没有哪一家厂商可以覆盖大数据的各个方面。因此,在未来几年中,大型IT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购,首当其冲的将是信息管理分析软件厂商、预测分析和数据展现厂商等。
预测7:大数据分析的革命性方法出现
在大数据分析上,将出现革命性的新方法。就像计算机和互联网一样,大数据可能是新一波技术革命。从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。
预测8:大数据与云计算:深度融合
大数据处理离不开云计算技术,云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式,大数据则为云计算提供了新的商业价值,大数据技术与云计算技术必有更完美的结合。同样的,云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态,既是产生大数据的地方,也是需要大数据分析方法的领域。
预测9:大数据一体机陆续发布
自云计算和大数据概念被提出后,针对该市场推出的软硬件一体化设备就层出不穷。在未来几年里,数据仓库一体机、NoSQL一体机以及其它一些将多种技术结合的一体化设备将进一步快速发展。
预测10:大数据安全令人担忧
大数据的不断增加,对数据存储的物理安全性要求会越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息,也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段,可能会出现更高明的骗局。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31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 ...
2026-08-31