京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
物联网超越大数据成为最热门技术_数据分析师
据福布斯中文网消息,市场调研公司高德纳(Gartner)在上周发布了最新的新兴技术成熟度曲线(Hype Cycle for Emerging Technologies)。去年,大数据享有至高无上的地位,处于高德纳所说的“期望膨胀高峰期”。但现在,大数据已经跌入“幻灭的低谷期”。物联网取而代之,占据了成熟度曲线的最高点。在2012年和2013年,高德纳的分析师们认为,物联网还需要10年以上的时间才会达到“生产率稳定期”。但今年,他们认为物联网只需要5到10年时间就会达到这个最终成熟阶段。高德纳表示:“在我们、我们客户和我们合作伙伴的商业和IT版图上,物联网正成为一个充满活力的组成部分。”
今年成熟度曲线上的一个新面孔是“数据科学”,预计它将在2到5年时间里达到稳定期。与其说它是一项或一套具体的技术,不如说是一个处理大数据的学科。值得指出的是,盖特纳仍然认为大数据还有5到10年时间才会达到稳定期。盖特纳在《成熟度曲线特别报告》(Hype Cycle Special Report)中写道:“虽然对大数据的兴趣依然不减,但它已经离开高峰期,因为该市场已经安定下来,有了一整套合理的方法,新的技术和实践被添加进现有方案。”这话似乎说得有点过早,在某种程度上与5到10年才会成熟的判断相矛盾,这说明高德纳并不是完全确信该市场已经“安定下来”。
物联网超越大数据成为最热门技术
特别报告是高德纳编写的免费文档,很好地概述了“119个领域里2,000项技术、服务和趋势的市场推广和价值认知”。高德纳分析了从2013年到2014年在成熟度曲线上所处位置、达到稳定期所需时间、曝光度和采纳度方面变化最大的技术、服务和学科,发现他们所说的“力量的四条纽带(社交、移动、云端和信息)”与成熟度曲线高峰期部分里那些变化最明显的技术高度相关。高德纳特别指出,数字业务和物联网是对成熟度曲线早期阶段具有很大影响力的两个趋势。
与分析学和移动基础设施一样,物联网也是从创新的萌芽期(成熟度曲线的第一个阶段)向期望膨胀后的高峰期迅速移动的推动力之一。例如,分析能力和工具即服务——盖特纳称之为商业分析平台即服务(baPaaS)——向上移动了12个位次。另一个例子是信息技术(IT)与运营技术(OT)的融合移动了9个位次。盖特纳表示,IT与OT的融合是指标准化IT技术越来越多地用于OT供应商的产品,IT与OT的结合是组织机构对这些变化的反应。越来越多的可用数据和越来越复杂的相关分析是成熟度曲线中某些趋势迅速崛起的推动力。
对于高德纳对新兴技术起伏的判断,皮尤研究中心(Pew Research Center)的互联网、科学和技术研究主管李·雷尼(Lee Rainie)作出了如下评价:“虽然成熟度曲线不是严格地以数据为基础,但高德纳分析师们对技术采纳状况作出的判断常常与其他优秀观察者的看法相一致。在特定创新应该处于曲线什么位置的问题上,有时会有争议,但该曲线所勾勒的总体趋势很少受到质疑。”
2014年标志着新兴技术成熟度曲线这个有用的工具已经问世20周年。该工具旨在跟踪人们对技术和商业创新的周期性兴趣爆发和经常性失望的起起伏伏。高德纳副总裁兼著名分析师贝特西·伯顿(Betsy Burton)谈到了成熟度曲线作为跟踪创新及其商业影响力如何逐渐演变的工具,以及2014年版的新变化。伯顿说:“很多时候,我们看到的是人们的注意力从支持信息、应用、云端系统和大数据的基础设施,转向我们如何运用云计算、大数据和社交的某些能力来解决现实的商业问题。我们正目睹人们的注意力从技术本身转向将这项技术实际运用到现实的商业需求和商业成果中。”
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】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 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 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06