京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们看到的大数据案例都有哪些
Jeff Kelly曾就职于TechTarget,并担任多年新闻编辑工作。近期,他接受了记者的采访,针对Wikibon对大数据的预测进行了深入交流。本文为采访实录,主要论及了大数据蔓延、大数据生态系统以及NoSQL等话题。
当你研究大数据市场的时候,除了Hadoop,还有哪些元素是在你的考察范围以内的?
Jeff Kelly:针对这个问题我们做了很长时间的考虑。Hadoop当然是其中最重要的一环,但并不是全部。大数据几乎与数据生命周期管理中的每一个环节都息息相关,于是我们最终决定对新技术进行考量。因为传统数据管理技术无法处理海量、多类型以及高速流动的数据,而Hadoop、NoSQL等则可以。
我们还对硬件进行了评估,因为它是支撑上述技术的基础。另外对于一些不是非常新,但是与大数据负载很贴近的软件技术也是我们考量的范围。举个例子,比如你需要数据集成软件把把数据导入Hadoop。但目前还没有一个统一的大数据平台标准。
传统的商业智能报表软件不是我们考量的范围,但其他一些可视化软件我们会重点关注。大数据不仅仅是一种技术,同样也是一种对待数据的态度。在大数据的推动下,人们也开始使用一些原有的工具来探索更多处理数据的方式。
我们看到的大数据案例都有哪些?
Kelly:可以看到,互联网公司在大数据应用方面一直走在最前面。可以说是Google创造出了我们今天所知道的大数据,然后Yahoo创造了Hadoop,其他互联网公司也都纷纷在做新的尝试。但是我们也应该看到,现在许多传统行业的大数据应用也在开展,比如生物制药领域在使用大数据进行基因研究。
金融服务公司也是大数据的早期应用者,比如利用Hadoop技术获得更多的竞争力。另外在零售业,虽然发展速度稍缓,但是他们也在不断做大数据的尝试。虽然人们会认为这有些夸张,但我不得不说,大数据已经渗透到了各行各业当中。
根据你的观点,对于那些大型厂商如IBM和Oracle等,大数据市场是怎样的呢?
Kelly:大型厂商毫无疑问都在着力投入大数据产品的服务的开发,因为他们知道这是客户需要的东西。不少厂商都开始发力大数据市场,而IBM在其中是已经走得比较久的。IBM很久以前就收购了不少分析软件公司,他们还在专注于所谓的智慧地球的项目,其中大数据或者说如何更好地利用好数据是他们的重点。IBM在大数据业务收入方面也是领先的,根据Wikibon的数据,蓝色巨人在2012年大数据应用方面的收入已经超过了10亿美元。
Oracle在他们的集成系统中使用了Cloudera Hadoop(参考链接:Oracle和Cloudera高管谈大数据机),他们也有自己的NoSQL数据库,还有丰富的Exadata一体机系列。关于这些是否能成为大数据战略,我们曾经有过激烈的讨论。根据所看到的负载类型,我们暂且称之为大数据。
但是Oracle在所有供应商里应该是地位最尴尬的,因为“Hadoop/NoSQL”模型是需要进行横向扩展的,集群应该由廉价的PC服务器组成。Oracle提供的都是纵向扩展的“大盒子”,而且价格昂贵。对此Oracle如何回应是非常值得关注的。Oracle在数据库领域的领先地位是根深蒂固的,这是他们最大的资本,但我们也应该看到他们现在的模式是与开源社区相违背的,而后者是大数据发展的主要动力。
NoSQL、NewSQL和Hadoop的发展趋势是怎样的?
Kelly:最大的趋势就是Hadoop厂商现在都在努力把SQL功能带入Hadoop和NoSQL当中。人们知道NoSQL善于横向扩展并处理非结构化数据,但是要将其上升到企业级应用层面,就必须满足企业级在可用性和安全性方面的要求。现在NoSQL的发展趋势就是向企业级转移,这会让NoSQL数据库技术的发展迈上一个新的台阶。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22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 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20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