京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
通信世界网消息(CWW) 1月8日,2016大数据生态纵览峰会在北京成功举办。逾千名来自全国各地的大数据行业从业者和业内知名专家、领军企业高管汇聚一堂,共同探讨中国大数据行业的发展现状和未来走向。
此次峰会由经管之家CDA数据分析师主办,邀请了台北医学大学教授谢邦昌、IBM大数据产品总监洪建勋,永洪科技联合创始人谢玲,贵阳大数据交易所首席运营官李国静,华为大数据总监刘冬冬,网易云市场总监章鑫辉,Oracle(甲骨文)全球职业教育项目北方区经理戎鹏、TalkingData合伙人、执行副总裁林逸飞,SAS中国首席咨询顾问高居泰等嘉宾出席峰会。
大数据成“利器” 2016或出现新蓝海
峰会上,CDA协会秘书长玉霜峰发表致辞。他表示,助力数据分析行业的整体进步,是CDA协会始终不渝的奋斗目标,希望有越来越多的机构、企业和数据分析师能为行业进步贡献力量。
在技术层面,IBM中国区大数据产品总监洪建勋介绍, 去年2月份IBM与业内IT公司一起成立了ODP的组织,共同打造一个企业级客户所共同所期望的Hadoop环境,目的是使得公司之间工具和产品能够互融互通;去年6月份IBM对Spark开源,把十多年的积累无偿开源给Spark社区,在旧金山建立一个Spark的社群,研究Spark和已经有的业务融合在一起,做更多的发展。
“在我们看起来技是非常重要,但是技术并不是为了技术而技术,所有的技术为业务服务”,洪建勋介绍,技术很容易被淘汰,IT行业跟通讯行业这几年发展非常快,从业人员不掌握跟业务相关的东西,过几年以前学的知识就会被刷新掉。
在“以和为贵”分论坛,华为大数据总监刘冬冬告诉记者,大数据是一个可以细分出许多领域的行业,要有数据源,要有数据合并公司,要有数据挖掘,要有数据应用、可视化、存储和计算,还要有咨询,蕴藏着很大机会,但是目前这个产业链条还不完善,最缺的是把这些不同功能的公司组合起来。
“2016年大数据行业会继续加速发展,可能在2017年是一个爆发点,所有行业行业都会被大数据冲击,所有企业都会意识到该玩大数据。产品同质化越来越很严重,最终会变成以客户为中心,以数据为支撑。未来企业的竞争方式是你有5个维度的数据,而我有10个维度的数据,那我就赢了。”刘冬冬说。
随着企业对数据服务方面的需求,云服务市场也会出现新的增长点。网易云市场总监章鑫辉认为,目前PaaS服务在国内的市场份额在国内占了不到百分之10%,未来这方面的市场会有一个比较大的增长。“目前美国市场中to B业务的资本配比占到了40%,C端业务占60%,而在中国 to B业务占到了1%,大部分资本流向C端业务,而各种C端业务出现也就意味着各种企业需要被服务,需要技术服务、管理服务等等,在云服务IaaS层趋于饱和的情况下,PaaS曾和SaaS层可能是下一个增长点。”章鑫辉说。
Oracle(甲骨文)全球职业教育项目北方区经理戎鹏更加看好那些利用大数据创业者的未来,“未来预计会有许多创业公司涌现,可以会出现类似于BAT的公司,体量肯定没那么大,但是它的创意是全新的,能找到一个新的蓝海”。
构建数据人才考核标准 甲骨文CDA开启联合认证
随着大数据产业在中国井喷式发展,数据人才缺口随之增大,数据分析人才培养教育成为大数据产业链中不可或缺的一环。而同时,数据分析师行业也面临着无认证标准、无考核体系等问题。
峰会当天,经管之家CDA数据分析师与Oracle(甲骨文)举行了签约仪式,双方将在数据分析人才认证方面展开合作,在大数据领域推出联合认证。
CDA数据分析师市场总监曹鑫介绍,去年11月份,CDA数据分析师与中华采矿协会(台湾)达成战略合作联盟,建立两岸专业人才流动性认证制度,这次与甲骨文的合作是CDA在建立行业认证标准方面的又一次新尝试。
“目前培训行业普遍存在一个问题,就是急功近利”,Oracle(甲骨文)全球职业教育项目北方区经理戎鹏表示,这一点体现在对所谓流行技术的追逐,有些底层和核心的技术与能力是不会过时的,反而会随着分析师职业生涯越来越值钱,甲骨文在做培训的时候非常关注底层技术的培养,CDA数据分析师在这方面同样把握得很好,既会考虑到行业里的流行技术,也会考虑到底层核心内容,这也是促成双方合作的原因。
曹鑫表示,未来CDA数据分析师将与更多优秀展开深入合作,推出更多优质的数据分析师人才教育课程,共同做好数据分析人才培训市场。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 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 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22