京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算大数据分析“平民化”成为可能
大数据分析是指快速实施TB级至PB级海量非结构化数据以识别模式和改进业务策略的做法。当前,中国大数据分析市场尚处于发展初期,技术研发、理念推广、产品和方案完善、商业模式设计与实践是当前产业重点。但随着IBM、微软、HP、DELL、Oracle、SAP、Teradata等公司投入力度的持续增加,以及政府相关支持政策的出台,中国大数据市场已迎来全新发展机遇。
不过,随着大数据的快速升温,也有专家呼吁业界冷静看待大数据。从本质上讲,大数据本身没有太多价值,基于大数据的分析挖掘才能创造出巨大增值价值。有分析指出,尽管大数据分析是企业信息化系统应的一个新热点,但中国大部分企业不需要关心它,一是由于目前企业数据达到大数据级别的很少,二是企业目前企业对数据挖掘的深度要求并没那么高,传统BI做好就足够了。并且,数据量大并不意味着价值也大,大数据投资回报率并不明朗。
反对者大数据的支持者则坚持认为,信息时代数据的重要性已经升到了企业核竞争力的高度,企业竞争的核心不再是劳动生产率的竞争,而是知识生产率的竞争。基于知识的竞争集中表现为基于数据的竞争。而这种数据竞争,将成为经济发展的必然。因此,在不久的将来大数据分析能力将直接决定企业核心竞争力。
以上两种观点都有一定道理,但我们需要以辩证、发展的眼光看待问题。后者更符合产业未来发展的趋势。在传统观念中,只有大型企业才会使用大数据分析。一方面是由于大数据分析需要大量的基础设施投资,中小企业根本支付不起。另一方面则是因为规模较小的企业并不会有大规模需要分析的数据。
但是,随着社交网络、移动互联网、物联网等新型应用的快速发展,以用户行为、语音、图片、视频等为代表的非结构数据化数据急速膨胀,越来越多的中小企业开始拥有庞大而潜在价值巨大数据积累,而如何从这些数据中挖掘新的商业价值成为当前企业讨论的热点话题之一。
云计算模式的出现和快速发展,使中小企业有机会在用较低成本的情况下获得大量计算资源,这为大数据分析的在中小企业中落地奠定了良好的基础。
事实上,成本的降低并不是大数据走向中小企业的唯一驱动因素。首先,随着企业信息化水平的不断加深,面对激增的非结构化数据,企业已经开始不满足于传统简单的集中存储和归档,数据管理已慢慢向精细化提取、深度挖掘和定向分析转变。中小企业对商业智能通内在需求驱动了大数据分析的“平民化”.
其次,当前越来越多的厂商意识到中小企业在大数据分析方面有着和大型企业同样的需求,以IBM、DELL、Teradata为代表的一大批大数据分析厂商针对中小企业特点推出了相应的解决方案。相关产品、方案的快速出现也推动了大数据分析“平民化”的发展进程。
再次,大数据=大商机:随着各类传感器、智能终端、社交网络等新兴应用的剧增,以非结构化数据为核心的海量数据持续呈指数级增长已成大势所趋,而如何高效利用这些资源业界几乎是空白,随之而来的是信息应用的一次全新洗牌,围绕大数据将产生巨大商业机会,不管是大型企业、还是中小企业都有机会成为新浪潮下的领跑者。
因此,巨大的市场空间也驱动了中小企业尝试“大数据分析”.在云计算、内部需求、市场潜力等内、外因素驱动下,大数据分析“平民化”正快速成为现实!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09