京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据洪流下的企业未来
大数据正在成为企业所需面临的巨大挑战,这种挑战不仅前所未有,而且对于企业而言,这并非市场的波动,或经济的周期那么简单。这意味着一种新的生产方式和生产工具的应用,也意味着人们将以新的方式来理解和传播知识、信息。
市场需要越来越多的知识整合者,灵活“善变”地应对市场需求。在此大数据洪流面前,创造大数据硬件条件的企业本身如何认知这一变革呢?LSI公司副总裁GautamSrivastava在近日接受了采访,谈论了他对于数据洪流下企业变革的认知。
LSI是一家半导体元器件设计生产厂商,产品主要用于优化网络存储的性能。这家企业去年业务收入达20.8亿美元,年增长率近10%。在2011年上半年,这家企业将外部存储业务以4.8亿出售给NetApp,随后以3.22亿美元收购了固态硬盘芯片厂SandForce。这意味着这家传统的服务器优化服务商将业务重心完全放到了云数据和移动网络上。
GautamSrivastava认为近年来IT行业的巨大变革都意味着数据正在疯狂增长。“从视频的大幅增长,到Facebook等社交网络产生内容量的猛增,企业和消费者产生的数据量在不断地增加,我们预计这个数据量以每年40%-50%的速度再增长。而与此同时,我们的整体技术架构的增长是缓慢的,大概年增长2%-3%。”GautamSrivastava说,他认为,人们将迟早要面对有限资源与膨胀信息之间的取舍。
另一个巨大的需求在于数据正在要求可移动与被分享,百度和腾讯近年来建立了巨大的数据中心就是为了适应数据的大幅度增长,而一旦这些数据被要求可以移动分享,则意味着人们使用数据将耗费更多的资源。
“这意味着中国未来的移动数据市场将有着非常巨大的增长,我估计这个数字是未来3年内有50%的增长,互联网用户将从5亿人增长到7.5亿,这基本上是很多国家市场的增长集合了。”GautamSrivastava说。
移动市场也拥有着巨大的发展机会,目前中国的移动用户约10亿人左右,这类用户也将迅速转化为移动互联网用户,这一市场拥有高市场渗透率和转化率。
此外中国政府对于互联网行业有着长期发展战略,政府也在正在复杂的互联网环境中寻求一个长期优化的发展方案。
更重要的是,中国的人口基数决定了未来五年内,将是中国年轻人拥有越来越多消费能力的时期,而他们从一开始就生活在“互联网时代”。
大数据更需要本土化
“为了迎合这一庞大的趋势,我们从一开始就意识到中国将从一开始就一个高端市场,很多市场问题都必须在中国本土环境下得以解决。”GautamSrivastava说。
G得出这一结论,一方面是看到了全球范围内工程人才出现短缺,而中国已培养大批年轻工程技术人员,中国国内市场需求飙升,需要本土化的技术解决方案,这也意味着中国将成为大数据专利等知识产权最为密集的地方。而这些知识产权将可以再全球范围内使用。
“中国可以说是硅谷的延伸,无论是客户还是知识产权。中国拥有越来越多硕士学位的技术人员,与硅谷类似,而中国客户与我们在硅谷遇到的客户一样,最为关注的问题都是如何解决数据洪流。”
“华为和中兴这样的企业未来增长机会巨大,”GautamSrivastava说,“因为未来中国互联网的移动性将增长迅猛,移动网络快速发展意味着对华为、中兴等企业的技术需求将大涨。”
除此之外,对于原有资源的优化和节能也将迎来市场的热捧。在迅速增长的数据消费面前,有限的基础设施资源有着再优化的需求。这样的市场趋势与节能趋势是相一致。
此外,基础设置智能化也将成为一个关键趋势。企业将需要针对不同的细分市场来制定不同的产品与服务。这也意味着,企业内部数据将有能力对不同类型的客户排序区分,这不仅意味着效率的提升,也意味着创新服务和产品的可能。
整合型人才将更为抢手
“一个有趣的发现是,我们发现大数据的发展催生出一种需要,就是企业需要对大数据进行快速甚至实时的分析。”GautamSrivastava说。
十年前,企业高管们所需要做的是,收集整年或者半年的数据,在做财报的时候对全年数据进行分析和整合,而现在不管是CMO还是CFO,CTO,都需要及时地分析大量相关数据,并敏捷低应对市场变化。
更重要的是,企业与市场沟通的方式也在发生变化,以往企业与市场的沟通是单向的。企业仅仅需要给出信息,找到合适的渠道去发布信息。而现在网络成为了企业与终端客户之间互动的主要工具,越来越多的企业在网络上及时地描述自我前景。单纯的技术门槛已经无法成为说服或者吸引市场的方式,整合数据,从技术提供商转变为解决方案的供应商,才是网络市场,这个信息爆炸的时代下,企业的生存之道。
“我们意识到大数据带来的变化,我们越来越需要这样的人才:他不仅了解技术本身,更了解客户遭遇问题的环境及背景,并懂得如何利用技术来提供解决方案。”GautamSrivastava认为,“另一个关键在于,我们需要越来越多的整合型人才,他不仅有能力把知识产权,客户知识产权结合在一起,而且能够最终设计出整个架构和方案。这是我们看到的全新趋势。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15