
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
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19