京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据新技术趋势预测_数据分析师培训
中国IT技术趋势大调查活动于2014年10月16日启动,历经1个月的时间。在线调查期间,受到了来自ITPUB、ChinaUnix(以下简称CU)以及其它合作网站的网友的极大关注和积极参与。目前调查已经完满结束,所有的数据都在后台整理和统计之中。本次网上调查共回收调查问卷17,101份问卷,其中合格问卷为14,522份。从整体上看,今年的调查更专注,无论从数量上还是质量上都较去年有比较大的提高。
本次调查的内容涉及:企业信息化、桌面虚拟化、Hadoop架构、下一代防火墙、BYOD、IT运维和大数据应用等7方面的研究成果,这些将最终形成《2012-2013年IT技术应用趋势调研报告》,并将整合到《2012-2013中国IT应用技术蓝皮书》中,于2013年4月份第四届数据库技术大会上对外发布。
在过去的一年里,大数据给IT业界带来新的活力,新产品和解决方案层出不穷。针对大数据时代的新机遇、新挑战,IT168近期展开大数据应用专项调查,目的是通过调查结果揭示大数据时代下数据管理与分析应用产生的变化。这里所谓的数据的管理与分析应用,具体来说就是数据库及其他数据管理软件、数据挖掘和数据分析产品,以及商业智能工具。
大数据新技术趋势预测
大数据应用才刚刚起步,企业关注数据管理的哪些新技术呢?为了更好地了解被调查者的真实需求,在此次调查中增加对大数据应用趋势的分析,主要分为两个方面的内容,一是数据管理的新技术预测;二是商业智能的发展趋势。
被调查者关注的数据管理新技术
如上图所示,分布式存储与计算成为最受关注的数据管理新技术,比例达到29.86%;其次是内存数据库技术,占到23.30%;云数据库排名第三,比例为16.29%。此外,列式数据库技术、NoSQL也获得较多关注。从调查结果来看,以Hadoop为代表的分布式存储与计算已成为人们心目中大数据的关键技术。以SAPHANA为代表的内存数据库技术和以SQL Azure为代表的云数据库技术,也将成为占据重要地位的数据管理创新平台。
被调查者如何看待商业智能的未来
对于商业智能未来的趋势预测,调查显示排在前三位的是丰富的挖掘模型、实时的分析、精准的特定目的分析,其比例分别为27.22%、19.88%和19.11%。其后是社交网络分析、云端服务和移动BI。由此看出人们期待商业智能应用能够在这些方面做出改变。
以上趋势不难看出,在大数据时代,人们把焦点放在那些能快速改变现状的颠覆性技术上,大数据存储与计算、数据挖掘与分析,以及商业智能等应用将在未来大放异彩。
核心关注:拓步ERP系统平台是覆盖了众多的业务领域、行业应用,蕴涵了丰富的ERP管理思想,集成了ERP软件业务管理理念,功能涉及供应链、成本、制造、CRM、HR等众多业务领域的管理,全面涵盖了企业关注ERP管理系统的核心领域,是众多中小企业信息化建设首选的ERP管理软件信赖品牌。
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