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
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