
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14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