京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2017年大数据发展十大新趋势
2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布,希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据。
数据量将持续增长
数据量的不断增加意味着通过数据的快速分析获取宝贵的市场洞察已经成为大数据业务运营的关键环节。机构和企业组织必须将其内部未被利用的每一字节的大数据,也就是我们所谓的“黑暗数据”(dark data)加以合理化的整合并转化成可以利用的数据资源。
如果大数据还没有为你的企业带来可供战略参考用的新见解,那么在2017年记得为你所在的企业提出有关大数据的创新计划,只有这样才能提升企业的竞争优势。
利用大数据提升客户体验
对于企业的并购,可以将遗留下来的数据资源转交到分包商系统,这种大数据的使用方式除了可以改进消费者体验之外,还可以升级核心系统。
让消费者使用灵活性的自助服务方式可以让大数据分析为企业快速掌握市场发展的主导趋势,还可以为客户需求增长机遇带来更多有竞争力的市场洞察。
利用大数据更深入的了解客户需求可以让搭配销售或者促销活动提高企业的一线财政收入水平,同时还可以免除因客户流失所导致的业绩缩水风险。
Hadoop 的应用领域将更加广泛
将会有越来越多的企业选择采用Hadoop和其他类型的大数据存贮架构,相应的,分包商们也将为业主提供更加有创新功能的Hadoop解决方案。
当Hadoop架构占据有利地位时,企业使用高级分析方法所处理大量数据可以为盈利决策找到宝贵信息的金矿。
预测分析将崭露头角
精准地预测未来可能放生的行为和事件可以提高企业的利润。为降低企业收入风险暴露所使用的欺诈行为快速鉴别和预判技术将会迎来质的飞跃,同时企业运营的卓越性将进一步得到改进。
基于云的数据分析将获得更多关注
将数据分析业务迁移到云端可以加速企业采用最新的技术能力,并实现数据资源到行动计划的快速转变。数据分析业务转移到云端之后,企业的运营和技术维护成本也将削减不少。
向信息学领域进军并注重数据价值的界定
新的一年,使用信息学助推复杂数据收集、分析与可视化技术的整合可以从数据资源中推导出企业所需的收益来源。从未被充分利用的数据当中提取资源可以提高企业运营绩效。
数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成,无论数据资源在哪里,图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。
物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合
数据管理技术,比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时,互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。
提升数字渠道优化与多渠道体验
以客户偏好的渠道与其保持有效接触可以让企业在传统渠道与数字渠道之间找到最佳平衡点。通过不同渠道不断寻求创新手段提高客户体验度可以带来企业的竞争优势。
数据准备和分析的自助式服务将提高效率
无论企业数据类型属于结构化、半结构化还是非结构化,自助服务式的数据预备工具可以加速企业数据准备的时间。使用自助式数据技术可以降低企业对开发团队的依赖程度,从而更重视用户的使用感受,同时企业的运营效率也可以提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12