京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的大变革
在云计算仍处于“云里雾里”而亟待落地的今天,IT的浩瀚天空中突然传来了天使的号角声——大数据时代来了!大数据,开启了一个彻头彻尾的变革年代,更开启了一个蕴含无穷多机会的年代。谁能够“号准”大数据时代的“脉搏”,谁就能够在全球IT业的新一轮角逐中独领风骚。
令人充满想象的大数据,究竟“大”在何处?
今天,我们再也不能用狭隘的视角来审视大数据了。因为今天的大数据,不仅体现为数据量的惊人增长,更前所未有地引入了正在不断扩展中的数据类型。从量的增长来看,IDC报告显示,未来10年全球大数据将增加50倍。而刚刚过去的2011年,就产生了1.8ZB(1.8万亿GB)的大数据,这相当于每个美国人按每分钟发3条微博的速度,不停发布2.6976万年。与此同时,社会上的各行各业,从电信、IT业,到金融、证券、保险、航空、酒店服务业等,地球上的各种存在,从每个人到每棵树、每朵花乃至每粒沙子,无一例外地都在成为大数据的生成者。在量和面上的双重积累,让我们不难想象和接受数据大爆炸的现实——2020年的全球数据使用量将达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。
犹如一座富矿的大数据,究竟该如何“开采”?
这是一个令人着迷的问题,因为与正确答案相伴的将是谁都渴望的巨大商业成功。当前,伴随着变革的发生,传统的互联网企业已经站在了大数据时代的最前沿。作为探索的先锋,他们能否笑到最后,是否会成为“先烈”?这一问题尽管很难回答,但至少为成功的觊觎者提供了充分的借鉴和参考。
作为后PC时代的四大巨头,Facebook、谷歌、苹果、亚马逊正在成为大数据的拥有者和使用者。在自觉或不自觉间,Facebook已然成为业界第一个生成大数据的“巨鳄”,而其他三巨头仍在努力中。苹果依靠操作系统和颠覆性的终端,正在努力打造大数据的生成之地;谷歌主要依靠操作系统、搜索引擎和“Google+”平台整合终端产品,以储备可以利用的大数据;亚马逊作为云计算的最早倡导者之一,则通过网络平台、云计算平台和阅读终端,期望建立起一个电子商务垂直领域的大数据汇集地。虽然巨头们的策略各有不同,但利用种种手段整合碎片化的数据进而加以利用的趋势,已经再明显不过了。
相比这四大巨头,电信运营商的探索才刚刚起步。“日内瓦的电信运营商,正在针对市民活动的可视化展开研究。”天云科技副总雷涛在近日举行的云计算大会云基地专场上指出,“通过在用户手机上安装传感器,就能够记录下大量的位置信息,从而使得市民活动可视化,这对建立一个智慧城市,进行人口规划、区域规划都具有重要意义。”事实上,一个个再简单不过的位置信息背后,隐藏着巨大的、待挖掘的价值,这个价值对于各行各业都具有关键的作用。例如,房地产开发商就很渴望知道高端用户最频繁出入的区域,而这些区域就是商业地产的最佳候选地。而除了位置信息外,电信运营商能够挖掘的信息和数据,仍有无穷无尽的空间,包括了用户喜好、消费能力等等。
在企业的自发行为以外,国家级的战略支持已经浮出水面。美国,作为ICT强国,嗅觉最为敏锐。2012年3月29日,奥巴马政府公布了“大数据研发计划”,目标在于改进当前人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力,而这是美国继高速网络和超级计算中心之后的另一个重大科技项目。据悉,首批共有6个联邦部门宣布投资2亿美元,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力,同时增加大数据技术开发和应用所需人才的供给。显然,先行一步的美国,已经把大数据当作了其ICT产业再度在全球崛起的重要契机。在找准了崛起的方向之后,富有行动力的美国,自然就会毫不拖泥带水地实施下去。
大数据,正在撬动全世界的神经,无论是国家、企业,还是每一个独立存在的个人,都将成为大数据时代的贡献者和受益者。但问题是,你准备好了吗?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,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 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 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 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 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” ...
2026-09-15