京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年大数据领域重点关注的五个方面
企业如何应对大数据的挑战将是其成功的关键。2015年,商界领袖应该重点关注以下五个方面:
大数据分析的民主化。在过去的一年里,基于云的数据分析服务出现了令人难以置信的增长,而云的高性价比属性只会加速这一趋势。甚至那些曾经以为自己不可能使用先进数据分析的企业,现在可以开始快速而低成本地管理和分析结构化和非结构化数据。本质上,云将为企业提供更多的选择来实现想要的大数据效益/价格平衡点,以及为那些希望尝试大数据(尤其是非结构化数据)的公司降低门槛。
非结构化数据的增长。非结构化数据量——包括人类信息,如社交媒体、视频、音频和图片、机器传感器数据、物联网(IOT)数据,以及各种格式的业务数据——将以令人难以置信的速度继续增长。根据Gartner,物联网(不包括个人电脑、平板电脑和智能手机)到 2020将增长到260亿联网设备。企业越来越多地寻求几乎可以连接结构化和非结构化数据源并通过社交媒体和视频分析生成连接智能的解决方案。这将为大多数企业已经开始依赖的结构化数据提供更宽广的背景信息。
预测分析成为准则。预测分析将从“炫酷”发展为 “你最好拥有它”的功能。随着业务流程必须在深入了解后采取行动,重新设计大数据将是至关重要的。如果你不能预测并积极回应,确定客户每一天每一分钟在做什么是没有价值的。等你提取、转换和加载某些数据仓库或Hadoop集群中的数据时已经晚了。企业将重新设计其大数据环境,使来自企业内部和外部的信息流能够被访问、分析和实时共享。这对于增加收入、提高知识型工作者的生产力,以及降低成本来说至关重要。
大数据将改变IT运营。 “获得”大数据的公司将大数据的原则和做法首先应用于其内部IT运营,远远早于用于市场营销和客户方面。多年以来,我们一直听说“IT就是业务”。大数据将成为个体企业竞争和成长的基础,利用大数据好处的最符合逻辑的地方将是IT机器数据本身的分析——确定如何减少浪费以及最大限度地提高整个IT环境的生产力。大数据分析也在确定不断发展演变的IT安全威胁方面发挥作用。它也将跨越IT运营领域来提供连接智能,生成推动创新和关键业务优势的见解。这一过程将重振传统的服务台,转向大数据服务台会为企业带来随地提供服务的能力。
大数据面向大众。如今的大学似乎无法迅速地为首席信息官培养数据科学家。许多业内人士认为数据科学家——拥有工程和业务技能,以及统计知识的科学家——是分析公司生成的大数据并获得价值的关键。但目前缺乏所谓的“大数据人才”不应该阻碍企业开展大数据计划。关键在于使如今的业务分析师能够利用他们已经知道的工具。事实上,“数据科学家”的想法很可能在一两年内消失,而 “精通数据的商务人士”将有可能成为新宠。不过需要注意的是,如果公司将大数据分配给现有的BI团队,他们几乎肯定会失败。导致 BI获得成功的高科技、思维和办法几乎保证了大数据的失败,因为大数据需要一种全新的方式。
此外,在云中分析数据的可用性为开发者带来了一个巨大的机会,我们期望作为创新摇篮的大数据开发社区将不断涌现。基于云的大数据服务代表着管理、访问和分析各种数据(包括开发者现在可以使用像亚马逊云服务或开源系统一样的非结构化信息)的十年左右、意义重大的知识产权。开发者才刚刚开始利用大数据(尤其是非结构化数据)的价值,而在未来的几年内,这种趋势只会加剧。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16