
2015年大数据行业九大关键词一览
2015年,大数据市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工智能、物联网的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。
我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。
BI——挑战
2015年对于商业智能(BI)分析市场来说,正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView,Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。
国家政策——战略
今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进,这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面,成为国家战略计划的核心任务之一:2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,大力促进中国数据技术的发展,数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日,在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。
人工智能如今已变得异常火热,作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域,深度学习在2015年不再高高在上,很多创新企业已经将其实用化:Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内,百度、阿里,科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。
Sortbenchmark阿里云——最快
阿里云在SortBenchmark(全球科技公司“计算奥运会”之称)的2015年排序竞赛中用不到7分钟(377秒)就完成了100TB的数据排序,打破了ApacheSpark的纪录23.4分钟。
Spark——共存
Spark近几年来越来越受人关注,2015年6月15日,IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。
与Hadoop相比,Spark具有速度方面的优势,但是它本身没有一个分布式存储系统,因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台,而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反,Hadoop是Spark成长发展的基础。
Pivotal——开源
2015年2月,Pivotal宣布其大数据套件的三个核心组件开源:基于内存的分布式NoSQL数据库GemFire、基于Hadoop架构的大规模并行SQL分析处理引擎HAWQ、大规模并行处理分析数据库Greenplum。
Pivotal开放其大数据套件核心组件的源代码,最主要原因是CloudFoundry开源战略成功驱动,部署大数据战场。
Palantir——神秘&多金
2015年7月起Palantir开始发起新一轮融资,达到8.8亿美元,截止目前已经共计融资23.2亿美元,公司估值200亿美元,排名世界第四,仅次于Uber。
Palantir是一家位于加州的大数据科技公司。该公司的技术是在海量信息之间建立联系、寻求有价值的线索,为情报机构提供结论:在摩根大通内部用于定位网络欺诈,在桥水联合基金,Palantir被用来管理1570亿美元的投资基金。该公司曾经帮助美国政府追踪基地组织头目奥萨马·本·拉登。由于其主要客户是政府机构,外界对它的内部状况了解不多。
DBaaS——火爆
随着Oracle12cR2的推出,甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(Database-as-a-Service,数据库即服务)新时代,新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年,除了趋势火爆,12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。
据分析机构Gartner预测,2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%,而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比,DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
数据科学家——性感
随着行业的发展,人才显得尤为重要,各公司都期待数据科学专业人才能够挖掘数据信息,来帮助公司开源节流。美国招聘网站Glassdoor的报告称,数据科学家的平均年薪为118709美元(约合人民币737550元),而程序员的平均年薪为64537美元(约合人民币400974元)。
数据科学家能够通过统计变成涉及、开发和调用算法而支持业务决策;管理海量数据;可视化数据以辅助理解。其需要具备三项基本技能:数学/统计、计算机能力、在特定业务领域的知识,被《哈佛商业评论》评委二十一世纪最性感的职业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29