
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
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28