京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业链之路还有多远
随着大数据炒作期的结束,国内外大量企业开始投入大数据实战,大数据生态产业链逐渐形成。整体而言,全球的大数据应用处于发展初期,中国大数据应用才刚刚起步。目前,大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局:互联网行业是大数据应用的领跑者,金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域积极尝试大数据。现阶段制约大数据发展的因素有三方面,分别是数据、技术和应用。
大数据产业链的参与者主要包括:
数据提供商、分析技术提供商、基础设施提供商、业务应用提供商。
基础设施提供商在基础设施方面,非关系型数据库和高扩展性、高性能数据库发展迅猛,竞争十分激烈,例如Redis、SkySql、Cassandra、 CouchDB、MongoDB等,Hadoop平台部署市场由于门槛较高,除了Cloudera、Hortonworks等少数几家由大型互联网公司高管创建的新兴公司外,其他市场均被微软、IBM、Amazon等传统巨头所占据。
Cloudera 是一家Hadoop数据管理软件与服务的提供商,为企业搭建和使用分布式平台提供服务,是大数据领域最强的解决方案服务商之一。公司目前的业务主要分为三大部分:Hadoop发行版(软件、一体机、云服务),Hadoop专业服务和Hadoop技术培训。让Hadoop变得更简单,Cloudera一直走在最前面,包括提供了第一个基于开源Hadoop的商业发行版,第一个添加NoSQL(HBase)到Hadoop平台,第一个在HDFS上提供SQL查询能力的平台(Impala),第一个将流数据处理能力(Spark)添加到Hadoop发行版的厂商。
Amazon 是一家通过云基础构架服务支撑其零售业务的大数据公司,其网络服务为客户提供基础设施产品。提供服务包括:亚马逊弹性计算网云(Amazon EC2)、亚马逊简单储存服务(Amazon S3)、亚马逊简单队列服务(Amazon Simple QueueService)以及Amazon CloudFront等。其优势是:1)用低廉的月成本替代前期基础设施投资;2)持续成本低:缩减您的 IT 总成本;3)灵活性:消除您对基础设施容量需求的猜想;4)速度和灵敏性更快地开发和部署应用程序;5)应用而非运营;6)全球性覆盖。
数据和数据能力提供商阿里巴巴则是手握海量数据的大数据参与者,拥有淘宝、天猫海量的在线交易数据,并融合微博、高德、友盟、UC浏览器、快的等各种应用数据,涉及金融、旅游、健康、物流等方方面面数据。旗下的淘宝网提供的淘宝卖家服务通过出售这些数据帮助淘宝店铺进行基础经营分析、商品优化分析、订单分析以及营销效果分析。产品包括数据魔方、淘宝指数、阿里经济云图、蚂蚁金融、淘数据等。
分析技术提供商在分析工具领域,Splunk 是最成功的新兴企业之一。该公司机器数据的搜索引擎,可收集所有应用程序、服务器和移动设备设备(包括物理、虚拟和云端),生成索引,从一个位置快速搜索并分析所有实时和历史数据。该公司已经取得巨大成功,是全球十家最有竞争力的大数据公司之一。
拓尔思(TRS)是中国最大的搜索技术和内容管理技术供应商,非结构化信息处理技术领域的领导企业。其数据中心具有强大的数据采集能力和强大的运算能力,以“平台+行业解决方案+服务综合”的产品线,为广大政府和企业用户提供产品和服务。
统计分析领域的Matlab、SAS,数据可视化领域的Visual.ly、Zoomdata、Chart.io分别提供可视化设计平台、分布式数据展示工具和数据库分析工具。
业务应用提供商在行业应用方面,广告优化、市场营销和金融等行业应用最为活跃。DOUBLECLICK是美国网络广告服务商,其核心技术是其专有的动态广告报告与目标定位(DART)技术,企业可以通过中央服务器管理各自的广告服务及统计报告。
互联网广告领域的最新模式——实时竞价(RTB)与大数据关系密切,Google等公司的广告平台已经充分利用其自身数据来优化广告效果,提升广告收入。 Lattice Engines聚焦于B2B销售行业的大数据应用,该公司的SalesPrism数据分析平台能够通过分析消费者消费倾向,向销售人员提供营销建议。金融领域大数据信用评估也开始流行,这让Lenddo等非传统金融企业也可以大规模开展贷款业务,该公司基于人们在社交媒体上的表现,将贷款服务拓展到了新兴市场上。
国内大数据市场与国外还存在一定差距,从市场规模来看,国内的大数据产业链还只是初具雏形。目前全球最具影响力的前15家大数据企业中还没有出现中国企业的身影,这也从宏观上表明当前国内大数据市场仍处在发展初期。
从发展特点来看,国内大数据企业更依赖于数据资源,而新技术、新商业模式的突破则相对缓慢。例如在基础设施领域,无论是百度、腾讯,还是淘宝、中国移动都推出了各自数据中心项目,通常以容量来衡量成就,而国外企业则已经把主要目光投向整体解决方案的设计,已经具备了较为清晰的、取得市场认可的大数据盈利模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27