京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据系列之大数据分析对IT资源的需求
为了准确描述中国大数据市场和技术发展趋势,解析大数据发展的各阶段对IT技术的需求,2013年6月,中桥调研咨询对中国480家最终用户的IT管理者和专业人员,就大数据市场和技术发展趋势展开了调查。中桥首席分析师"数据分析师"结合其在欧美数据中心领域十几年的市场调研积累,对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析,以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时,会通过在线讲座(www.webinars-china.com )和中国读者解读中国大数据市场趋势,以及大数据对IT技术、IT架构、IT管理以及IT格局的影响。中桥结合对中国大数据市场的调研数据和分析,将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。
在系列1里,中桥就大数据分析对未来24个月以及企业的大数据分析投入重点进行分析。在系列2 里,中桥将就大数据分析对IT资源的需求,包括IT架构、计算节点以及存储技术等进行分析。
大数据分析对IT架构的需求
在大数据时代,随着数据存储量的爆炸性增长以及分层网络架构的出现,IT复杂性达到了前所未有的高度,而大数据分析使得传统IT架构更是不堪重负。那么从企业角度来看,他们的大数据环境需要怎样的IT架构呢?中桥调查结果表明(图1),企业级用户(员工人数在1000人以上)主要选择的是“透明、经济、智能、自动化”的IT架构(29.3%),中小企业(员工人数在1000人以下)则主要选择的是一体机方案(服务器、存储、网络、大数据分析软件)(28.9%)。企业级用户倾向于开放、异构、跨平台的IT架构,因为其用于大数据分析的IT架构发展较为成熟,如何继续提高BI效率是企业级用户选择IT架构的重点。中小企业尚处于IT架构发展初期,因此一体机的方案成为中小企业的首选。受访者的选择结果也体现了中国企业未来对IT架构的需求趋势,说明数据整合和ETL是中国企业的迫切需求,也是目前面临的最大问题之一。
图1. 大数据环境对IT架构的需求
大数据分析对计算技术的需求
再从大数据分析的计算方式来看(图2),21.6%和21.3%的企业级用户分别考虑x86虚拟化和小型机来部署大数据分析方案,中小企业(23.8%)则主要考虑刀片服务器的计算方式。刀片服务器的高密度特点有利于提高计算能力、保持高IT密度。企业级的应用多数运行在小型机的平台上,这造成如果大数据分析是在现有基础上实现,则小型机就成为了企业级的首选;如果要选择在一个全新平台实现大数据分析,那么X86虚拟化就成为了企业级用户的第一选择。结合我们之前所分析的,目前中国市场的大数据分析速度和频率远低于欧美市场,这导致中国企业在数据分析,这个大数据通过IT创造价值,这一重要环节上比较薄弱。

▲图2.大数据分析对计算技术的需求
大数据分析对存储的需求
从大数据分析的第一个环节——数据收集和存储来看,大数据时代应用数量、应用数据量和使用者数量的增长,对存储IOPS以及OLTP和OLAP的要求越来越高,具体体现在存储不能满足业务关键型应用的需求。从数据分析师就企业支持当前数据分析和/或进程活动的存储类型分析来看(图3),FC SAN是企业级用户(42.1%)和中型企业(34.0%)的首选,远高于其他存储类型的企业占比。这是因为FC SAN对OLTP和OLAP的性能稳定性优于其他存储技术。这一调查结果也体现了,目前中国用户大多处于大数据分析的第一阶段,存储和IT架构大多以集中式为主。随着Hadoop和MapReduce的不断普及,用户逐渐进入近实时和实时分析阶段,节点式存储的占比会随之逐渐增加。

▲图3.大数据分析对存储的需求
那么在大数据时代企业的存储能够满足需求呢(图4)?中桥调研结果显示,31.6%的用户计划在未来12个月部署新存储来满足业务关键型应用的需求,33.2%计划在未来12-24个月部署新存储。这表明传统存储越来越无法满足业务关键应用的性能需求。在未来24个月,64.8%的用户将会部署新存储来满足大数据时代,业务关键型应用对存储性能越来越高的需求。

▲图4 大数据分析时代存储的发展趋势
通过上述一系列大数据对IT资源的需求分析,中桥分析师"数据分析师"认为,传统的IT架构、计算方式以及存储正成为中国用户通过大数据分析处理快速提高IT效率,挖掘数据价值的巨大阻碍。而统一、透明、智能的自动化IT架构管理、高密度下卓越的计算能力,以及能够满足存储IOPS与OLTP和OLAP的新型存储则能够为企业创造价值,实现通过IT突破创新来提升企业竞争力的目的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06