京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展已具规模 下一步跨领域生态发展或是关键
随着移动互联网、智能终端和数据传感器的出现,数据正以超出想象的速度快速增长。据相关数据报告显示,2014年全球数据总量为6.2ZB(万亿GB),2015年全球数据总量达8.6ZB。目前全球数据的增长速度在每年40%左右,预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。
整体来看,中国的大数据产业初具规模,整个市场保持高速增长的态势。作为标志性的大数据元年,2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元,2016年达到168亿元,预计到2021年中国大数据市场规模将达到898亿元。
技术创新迭代有序
现阶段,一大批大数据相关的企业在Hadoop&Spark大数据技术开发、数据挖掘主要算法、大并发数据物理存储与处理技术,自主分析技术,智能平台服务,特定领域研发数据分析工具,语音识别、图像理解、文本挖掘等机器深度学习方法方面,取得较大成果。在平台建设方面,阿里、腾讯等企业服务器单集群规模达到上万台,具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。
大数据技术前景刺激人才建设。此前包括北京大学、人民大学等35所国内高等学府申报大数据专业。于此同时高校联合企业的产学研合作项目发展如火如荼。以深圳大学计算机软件学院为例,与中琛源科技等企业展开包括技术人员培训、科研成果落地试验、大数据平台技术研发等多项合作,促进技术交流,不断创新出新技术、新产品、新业态和新模式。
“大数据+”纵深发展成重点
在国家“十三五”战略规划、“互联网+”和“中国制造2025”等重大国家战略中,明确为大数据应用,大数据产业发展指明了方向。
现阶段,“大数据+”产业发展呈现两方面的深度应用。一方面,为用户“画像”,让企业对用户进行细分,提升业务精准度成为热门。2017年,大数据服务商中琛源发布“立咕应用”智能应用服务平台。中琛源市场总监谢梓桢告诉记者,通过采集-分析-营销应用,平台为每位消费者会员建立大数据画像和标签。企业能够根据业务需求定义用户标签,并且直接利用组合功能创建新标签,从而迅速找到目标用户,“支撑企业快速对接并开展品牌营销策划,实现智能化的业务应用”。
除消费产业大数据之外,现阶段,大数据应用还在向产业互联网方向延伸。大数据应用技术不断开发、完善,越来越多的“数据信息孤岛”被打破,呈现跨行业、跨领域的数据交流与融合。如智慧城市、智能医疗、智慧农业、大数据金融、教育等。
比较典型的是金融和汽车领域。随着大数据与金融保险行业的融合,将衍生出差异分级式的保险定价模式。随着车联网的加速发展,汽车后市场将迎来变革。整车制造商和互联网厂商将基于用户数据和车辆行驶数据实现跨界竞争等。
数字产业生态发展或是未来关键
据国际市场调研机构IDC指出,当前依托移动互联网、云、大数据为核心的数字化转型已然成为所有企业应对挑战的主要战略。预计到2018年,全球1000强企业的67%,中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业的战略核心。然而,企业依托大数据创新转型过程中,也面临技术储备不足、人才匮乏、数字战略模糊及战术欠缺等制约,企业发展大数据成本过高,数字化转型风险颇高。
对于企业而言,数据不是关键,以数据应用为核心,提供集数据分析及决策于一体的数字化生态模型才最重要。比如,建立一套统一的数据标准,将企业多维度、多场景的数据放在同一个数据综合平台整理、分析、共享,这样企业就可以通过平台上的大数据,直观清晰地了解企业自身涉及到日常管理、员工考勤、销售业绩、营销推广、客户服务等情况,并能提前预测,指导中小企业及时、精准制定策略。从而降低企业大数据成本、人力成本、决策成本等。
未来,大数据产业更加开放,并向生态化发展,以满足各行业的特性去求和不同用户的个性化需求。“数字生态并不局限于服务特定的行业或领域,而是帮助各行各业的企业用户,提供综合的数据云服务,包括移动办公,数字营销,精准客户服务等,帮助企业用户实现自身能力和产业的升级。”对此,中琛源大数据综合服务平台研发总监程贺雷这样描述。
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