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
在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19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