京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
洪钊峰总编致开幕辞:迎接大数据时代
第四届中国数据库技术大会在北京福朋喜来登酒店拉开序幕。在为期三天的会议中,大会将围绕大数据应用、数据架构、数据管理(数据治理)、传统数据库软件等技术领域展开深入探讨,并将邀请一批国内顶尖的技术专家来进行分享。本届大会将在保留数据库软件应用实践这一传统主题的基础上,向大数据、数据结构、数据治理与分析、商业智能等领域进行拓展,以满足于广大从业人士和行业用户的迫切需要。
自2010年以来,国内领先的IT专业网站IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix技术社区已经连续举办了三届数据库技术大会,每届大会超过千人规模,云集了国内技术水平最高的数据架构师、DBA、数据库开发工程师、研发总监、IT经理等,是目前国内最受欢迎的数据库技术盛会。
▲点击进入第四届中国数据库技术大会(DTCC 2013)报道专题
4月18日,2013中国数据库技术大会正式开幕。IT168企业级编辑部总编洪钊峰致开幕辞,他表示,中国的大数据市场未来5年将以51.4%的速度增长,对于在座的技术精英而言,抓住大数据的快速发展期,就是提升自身价值的最佳途径。在大数据需求的推动下,数据库行业展开了新一轮的创新。这些新技术包括内存数据库、海量并行处理分析技术等等,并通过与Hadoop、NoSQL等开源工具的结合,积极迎接大数据时代的挑战和机遇。
ITPUB社区作为中国当前最大的数据库人才交流和聚合基地,举办了四届的数据库技术大会也已经成为国内最高水准的专业会议平台,我们非常渴望与大家一起共同迎接这样一个时代,为大家的技术提升、业务转型、架构和应用开发贡献绵薄之力。
▲IT168企业级编辑部总编洪钊峰
以下为演讲内容:
尊敬的各位嘉宾、女士们、先生们,大家上午好!
首先欢迎大家来参加2013第四届中国数据库技术大会!
既然大家都是跟数据打交道的,我也想先分享两组数据:
刚刚闭幕的IDF大会披露说,预计到2016年,会有190亿个不同的设备连接到互联网和物联网上。想想看,这会产生多大的一个数据量!另一组数据是,根据IDC的预测,中国的大数据市场未来5年将以51.4%的速度增长,这5年将成为大数据的全面发展期。对于在座的技术精英而言,抓住大数据的快速发展期,就是提升自身价值的最佳途径。
再看看我们的身边,大数据时代正在产生很多杀手级的应用。不管你是搞计算机的,还是学数学、统计学,或者是学生物、化学的,无论你们公司是做金融、保险的,还是制造业,或者提供互联网服务,都有机会在大数据时代找到新的机会。甚至我最近在微博上看到有人居然想利用大数据来挖掘那些消费额异常的女大学生,然后根据代付、转帐情况来画出她们的干爹分布图。这是一个多么没有隐私的时代啊!
在这样一个时代,我们也在思考,作为媒体,我们能做什么?难道只是扮演好一个产业的观察者吗?不,我们也要更加深入地融入其中。众所周知,ITPUB社区是中国当前最大的数据库人才交流和聚合基地,我们举办了四届的数据库技术大会也已经成为国内最高水准的专业会议平台,我们非常渴望与大家一起共同迎接这样一个时代,为大家的技术提升、业务转型、架构和应用开发贡献绵薄之力。
早在半年前我们开始策划本届会议的时候,我们就把大数据,以及相关的数据挖掘、分析治理确定为本届大会的主题方向。通过广泛的征集和挑选,我们寻找了一大批在大数据、Hadoop、NoSQL、NewSQL、内存数据库、数据分析、商业智能等相关领域的高水平专家,来分享他们的经验和最佳实践。统计了一下,在未来三天里,我们一共有55场技术分享,其中一半以上的内容都跟大数据相关。
另外,我们也在想如何在自身网站产品建设和运营过程中用上大数据技术。比如我们有一个新的产品,叫IT168文库,在过去一年里,就有20万用户上传了70万文档,同时平均每1分钟就有一个网友会通过邮箱索取这种方式去下载,这些海量的用户信息、海量的文档信息之间如何关联、挖掘和分析,进而转化成可以为用户提供更有针对性、更符合其需求的内容服务,也是我们每天都在考虑的事情。
虽然我们很重视大数据,但这是否意味着传统的数据库不再重要了呢,当然不是!大数据的繁荣并不意味着关系型数据库的没落。在大数据需求的推动下,数据库行业展开了新一轮的创新。这些新技术包括内存数据库、海量并行处理分析技术等等,并通过与Hadoop、NoSQL等开源工具的结合,积极迎接大数据时代的挑战和机遇。在本届大会,明天我们会用一整天的时代来讨论Oracle、MySQL、SQL Server的架构与性能优化经验。值得一提的是,在大会之前,ITPUB社区还组织专家制定了Oracle数据库设计规范,也会在明天下午正式发布。
我们相信未来是个多元化的世界,也是一个以业务和应用体验为导向的世界,每一种技术会有自己的位置。这些技术的重定位、融合也会给广大的用户带来更灵活的选择,给产业带来更多的机会!
希望大家喜欢这样一场汇聚了众多先进思想和先进技术的大餐!
最后预祝本届大会圆满成功!谢谢大家!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 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 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 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 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 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 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 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 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10