京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云端巨人和消费者数据之战_数据分析师考试
Apache Spark 在数据方面的贡献,是类似从拨号互联网到宽带之间的伟大跨越。
这种革命并不仅仅是关于应用启动速度加快,而更是消费者可能之前从来没有想象到的新型的应用程序,过去的管道太窄了,而且速率太慢,不足以支撑这些应用。
试着想一想实时的通讯,流式的媒体音乐或视频,多人游戏,以及其他要大量消耗带宽的应用。当问题变成将数据运送到需要的商人手里的时候,Spark 为我们带来了信息流通领域量子式的飞跃。
这个世界上有 90%的数据,都是在最近几年才创造出来的,所以数据创造方面的步伐只会加快而从不会减慢。毫无疑问,在数据历史上,经销商和顾客们都到达了一个关键时刻。
随着企业将他们的应用,以及其中附带的数据转移到云端,传统的企业数据分销商正面临着消失在尘埃当中的危险。就算他们不会彻底消亡,也只能变得苟延残喘。但是如果恐龙的兴衰教会了我们任何事情的话,那就是:一种物种的灭绝就是另外一种物种的发展时机。因此,请迎接云计算巨人的到来。
像是亚马逊,谷歌,微软和 IBM 这样的巨人,都渴望拥有云计算环境。企业可以在这个环境当中运营他们自己的应用,更重要的是,消费者们也会把数据存储在这里。这个链接就是关键,数据提供一种粘性,但是它跟随的是应用。接着,谁拥有云,谁就终将拥有消费者和他们的数据。
那么,Apache Spark ——这个由 IBM 这些公司大量应用,有可能会是接下来 10 年当中最重要的开源项目,将会为此有什么贡献呢?
就像在互联网带宽方面的量子式飞跃一样,有很多人认为 Spark 的实时处理性能,将会引燃与数据工作的新方式,提供持续刷新的数据,允许员工,合作伙伴和消费者参与其中。这更像是消费者们转向他们的电视或者其他媒体。
今天的移动设备是易于使用的,而且足够快,以至于可以交互进行工作。商业用户可以自行驾驭数据分析系统,寻求在他们的经营过程当中到底发生了什么的答案。端对端的数据流可以搬运数据,通过标准化规定数据的质量,以及通过观察生产全过程,让人们做出由数据驱动的更有自信的决策。
有一些云计算巨头将这种 Spark 相关的加速服务和一些公司的大量数据存储紧密联系,并且托管一些新的数据频道——他们将此看作保证客户品牌忠诚度的一种好方法,也定义了我们未来的工作手段。新的通过数据流来进行分享与合作的方式,将会是新企业的支柱。每一天,商业用户都可以处于信息的接收端,快速和轻松的进行意见整合,就像他们现在在宽带网络应用当中所做的那样。
就像有线电视和之前的那些工具一样,数据的质量——从数据制造系统到数据分发应用——会帮助我们将工作地点差异化。本质上说,高保真的数据将会区分服务之间的优劣:各种服务的加载速度,带给用户的商业利益,以及数据的可信度都会有区别。根据这些区别,商业用户们可以有更多自信采取行动。
为了创造企业对优质数据服务的依赖性,数据相关服务需要快速启动,其信息需要对每个人而言都方便获取。我们需要进一步解释 IBM“全面投入 Apache Spark”的承诺,而且需要弄明白为什么亚马逊、谷歌和微软这样的大品牌都在做同样的事情。他们让我们看到数据应用历史上的一个关键时刻,这将改变行业游戏规则,影响人们和数据共存的生活方式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【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