京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2012年,大数据已经被证明是一个重要的趋势,并且对来年的大数据市场进行了很多的预测。现实情况是,客户将最终决定大数据的发展趋势,也将决定使用哪些技术解决方案来解决他们的独特业务问题。
在如今由数据驱动发展的世界里,企业为了保持竞争力,大数据已成为它们必须解决问题。就像云计算发展在过去的几年中的起起伏伏,它现在已经开始促使企业改变其基础设施建设,以应对复杂的挑战。根据最近的一项研究表明,大数据的数量预计将在2013年增加约60%,这个问题预计不会很快消失。
所以应该能看到,企业在2013年会面对大数据带来的商业或技术方面的挑战。我们可以肯定一件事在2013年,无论是大数据方面的技术变革还是公司董事会在产业上的决策,都将产生变化。
预测1:企业大数据主动从Sandbox迁出,并定义一套明确的业务和技术需求
在2012年,企业在大数据上面的主动升级,超过了大多数人的预测。根据对世界上300个大企业的研究显示,数据量预计将在2013年增加约60%。13%的受访者表示他们对大数据的准备已经到位。另外有38%的公司有了实施计划。
企业正在形成专门的大数据团队,对很多人来说这在预算上已经成为一系列的项目,因为企业需要继续寻找更好的方法来管理、存储和分析他们持续增长的、必须保持在线的、可用于分析的数据据资产。我们将会看到更多明确定义的需求开始出现无论是在业务方面还是在IT方面,如低成本的可扩展性、快速响应的查询和分析,以及充分利用现有的基于标准的工具(包括SQL和BI)的能力等。这是除了内置的安全性和数据可用性功能外,企业期待出现的功能。
预测2:公司在管理大数据时将寻求除了Hadoop以外新的技术组合
过去一年,Hadoop的势头越来越猛。Hadoop通过Web 2.0组织的推广,现在受到了银行、金融机构、电信运行商、大型零售商和其他企业的重视。然而,大数据的举措不仅集中在Hadoop平台。
业务和IT的挑战在于在不同的部门甚至于不同的公司之间组合使用各种不同的技术协调工作。企业部署私有云来管理数据财产与传统的数据库和数据仓库环境这两者的结合,以及在各种硬件上运行的Hadoop基础环境。所有企业大数据项目的一个共同的主题是渴望可以快速启动和运行而不会造成干扰到现有的IT环境。
预测3:预算限制是解决大数据挑战的最大障碍之一
大数据的支出正在上升,在未来一年,成本问题仍将是启动大数据项目时最大的一个障碍之一。根据最近的一项分析报告显示,大数据支出在2013年预计达到340亿美元。这些支出一方面是因为某些特殊行业组织由于行业的特殊性,必须保持数据在线和可用性;另一方面是由于企业想要利用来自多个源的数据的更多的信息,以进行更好的分析。这需要进行一个适当的平衡在满足业务需求的同时,寻找最高效的技术基础设施是一个挑战。
大数据的增长速度不会减慢。现有需求和未来需求的建设能力是至关重要的。太多太快不是要走的路,大数据并不一定意味着大笔的预算。
预测4:大数据工具必须同时满足业务和技术用户
在2013年,我们将看到大数据工具和应用程序的需求增长,它们将变得更容易使用,并且将同时满足业务和技术用户。如果你深入了解下Hadoop的基础技术能力,就会看到其在许多方面仍不成熟,需要独特的专业技能。我们已经看到了许多解决这方面的需求的新产品,包括Cloudera Impala和微软Polybase。事实上,今天已经存在的一些功能,使其更容易在正确的时间用最好的工具集访问正确的数据。
预测5:重量级厂商,如甲骨文和IBM,将会大数据市场进行收购
在过去一年,随着大数据市场的成熟,大型组织已经接受了大数据。我们预计,一些缺乏独特的技术能力或专业知识的厂商将会在2013年被收购。两个明显的重量级厂商是甲骨文和IBM它们已经在数据管理领域构建了多样化的产品。但更应该看到,产品上市时间是企业获得更强大的立足点的关键。
聚光灯下的大数据
随着越来越需要利用大数据扩大自身竞争优势,以及创新产品的兴起,会改变企业存储、管理和分析他们的最重要的资产数据。使企业找到一个更有效和更符合成本效益的管理PB级别的数据环境的方式。在接下来的12个月里,数据管理将会是关注的焦点,因为它是每个公司都要面对的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 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” ...
2026-09-15