
大数据”时代来临 CIO你准备好了么_数据分析师考试
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升,云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多,都要快。“大数据”时代的脚步悄然而至。
请试想一下:当40亿部手机、10亿部电脑,随时随地都在向分布在全球各地的服务器发送数据;当你开着车对着“语音助手”说:“我要在附近找一家最罗曼蒂克的餐厅。”之后,短短一两秒就能得到您满意的答案时。其背后向您提供服务所涉及到的定位、资料检索、存取、数据交换等一系列动作是何等的复杂。而这一系列动作正是由“大数据”所支撑,正如IBM总结的那样:“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。大量、多样、快速给现在的IT业提出了巨大挑战。当今的网络环境、存储以及搜索架构越来越不适应这种新的变化。而大数据的到来将促使这些领域产生新的变革。为了让业界对大数据的价值和应用有更好的认识,将于4月17、18日在北京国家会议中心举行第四届CCS云计算高峰论坛暨展览将汇集业内知名的领导企业和政企IT主管,多角度、深入探讨大中国大数据产业。以下三点为本次大会讨论部分重点点:
问题一:网络架构不适应“大数据”时代
传统的网络架构已经不能满足现代网络应用需求。传统的网络结构设计是以客户端向服务器发出请求,由服务器应答返回结果给客户的垂直结构。而在大数据时代,这种垂直结构的服务请求将变得越来越少,取而代之的是水平结构的横向请求服务。“大数据”时代,大量的数据都存储在分布广泛、不同地域、各种类型的服务器中。当用户发出一个搜索或查询请求时,最多的运算是服务器之间的信息交换,最后将结果返回给用户。新一代网络架构要适应Web2.0时代的水平服务应用。
问题二:数据中心将面临巨大压力
“大数据”时代对数据中心的访问量是前所未有的。更多的网络设备将同时访问数据中心,这包括智能手机、平板电脑、台式机、笔记本、甚至正在马路上行驶的汽车。此时,数据中心面临的压力将是难以想象的。正如铁道部去年年底推出的在线订票系统,采用的系统不可谓是当今最先进的系统,但当有几亿人同时访问的时候,网站所有服务都陷入了瘫痪。这是所有工程人员难以预料的。“大”到一定程度的时候,任何事情都可能发生。随着全球经济一体化的深入,未来数据中心要面临的不仅是一个中国地区的访问量,而是全球几十亿的访问量。还是那句话:“用户你伤不起。”
问题三:数据仓库架构不适应高速反应的要求
当今数据库里的内容不仅仅是多,而且结构已发生了极大改变,不是以二维表的规范结构存储。大量的数据是非结构化的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图片和音频/视频等。并且在企业的所有数据中是大量且增长迅速的。企业80%的数据是非结构化或半结构化的,结构化数据仅有20%。并且全球结构化数据增长速度约为32%,而非结构化数据增速高达63%。预计今年非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。面临如此大量的非机构化数据,其移动和修改将耗费大量的人力物力,读取效率也将越来越低。当然这包括了物理存储和逻辑存储软、硬件两个层面。
当然“大数据”时代对IT业各方面的影响都将巨大且意义深远。此次会展不仅从大数据角度剖析对产业界的挑战与机遇,更有分会场《云计算基础架构》、《云应用服务》、《云计算?数据中心》等息息相关的领域,将为现场的专业观众带来全方位的产业观察和案例分享。
同期同地还将举行CENCE中国企业网络通信大会暨展览,包括UC/协作、呼叫中心、多媒体融合通信指挥调度/运营商增值业务及平台等专场的精彩内容。历经十二届的洗礼,CENCE中国企业网络通信大会暨展览已发展成为中国企业网络通信领域的标杆展会。预计会展将吸引约3千名来自运营商、政府部门、金融、电力、能源、医疗、教育、交通、物流、教育、制造业以及上市公司,科研院所中的信息部门主要负责人和企业IT主管以及专家学者等具有行业代表性的相关企事业单位人员参与此次盛会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23