京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网的大数据时代真来了?还是一直都在?
这几天在微信上看到很多关于互联网大数据的文章,也有人说大数据已经作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命,Heven在想,互联网的大数据时代真来了?还是一直都在?其实,数据分析技术的运用已经悄然开始了,比如淘宝网、京东等购物网站监视着我们的购物习惯,百度、谷歌等搜索引擎监视着我们的网页浏览情况,新浪微博、腾讯微博好像对我们的朋友很熟悉,还有就是QQ和QQ空间总能给我们推荐那些似曾相识的朋友,但是Heven觉得我们离真正的大数据时代还有不小距离,但是一直都在。为什么这么说呢?
一、硬件条件不全:首先是网速的问题,大数据的处理必须要求高速的基础网络,而我国网络拥堵是普遍的现象,要解决现在大数据的处理是很难达到的,几乎是不可能的。
其次是处理信息的设备太少:据统计,互联网上一天产生的信息量大约有800EB,如果装在DVD光盘中要装1.68亿张、装在硬盘中要装80万个。而处理这些数据的互联网公司设备却极其少,如百度在京、山西和内蒙三地数据处理器才刚刚超过十万台,拥有70万个CPU和4000台服务器;腾讯数据平台设备8400台,单集群5600台,总存储100PB+;日新增数据200TB+,月数据增长率10%,日均JOB数100万,日均计算量5PB,但是腾讯数据总记录已经超过了375万亿条。可见现在设备是很难完全精准地处理这些互联网数据的,而大数据时代是能够完全处理现下数据并能实现精准定位网民的动向,所以说进入大数据时代还为时尚早。
二、专业型人才太少:Heven认为,大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素,不可否认的是大数据处理人才的奇缺,不管是国家还是各大互联网公司都在加大对大数据处理人才的挖掘,如2014年5月19日,由中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学五所高校联合组建的大数据分析硕士培养协同创新平台在中国人民大学启动;阿里集团2012年7月10日就已宣布,设立首席数据官岗位(CDO),负责推进“数据分享平台”战略。如此种种,说明大数据处理人才奇缺,也说明培养专业型大数据处理人才的迫在眉睫。
三、数据孤立,各自为战:目前国内互联网的现状是BAT三巨头各自为战,百度连接人和信息,独占了信息入口;阿里巴巴连接人和商品,独占了交易入口;腾讯连接了人和人,独占了社交入口。而他们都是死死的把握自己的入口,不让数据共享,试想这样怎样才能实现大数据化,一部分的数据又如何才能判断网民的真实意图?所以广告不能精准投放,网页的相关性不强,互联网的智能化发展只能在艰难进行。
Heven认为互联网的本质是理解用户并走向智能化,而大数据的精确处理也就是为了实现互联网的智能化,同时也是实现智能化的基础,但目前互联网大数据的处理还处在一个前期的阶段,不管是设备,人才,数据资源共享方面都是急需解决的问题,所以说,我们离真正的大数据时代还有不小距离。以上只是Heven的个人见解,表述的不是很完整,希望大家提出意见,共同进步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21