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
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05