
关于物联网、大数据的趋势预测
就科技市场而言,2013年的一系列科技趋势将会在2014年得以延续,例如云计算,大数据,平板电脑的兴起以及互联网中的新兴事物等等。
个人和企业的科技支出将达2.1万亿美元
IDC指出,全球IT支出将增长5%至2.1万亿美元。2014年,个人和企业将会购买大量的智能手机和平板电脑,购买支出将会较2013年增长15%。与此同时,企业还将会购买新的硬件去加强它们的数据中心,使其能够更好地配合移动设备的使用,它们需要服务器,存储空间,网络,软件和服务等。
它们唯一不会购买的就是PC机。IDC预计,2014年,全球PC机收入将会下降6%。
美国和欧洲地区以外的用户将会疯狂购买科技产品
2014年,新兴市场中的用户和企业将会疯狂地购买新的科技产品。IDC预测,巴西,俄罗斯,印度和中国(通常被称为“金砖四国)等四大热门新兴市场购买科技产品的支出将会较2013年增加13%,其中以中国市场的购买力度最强。
与此同时,IDC还预测,其他的新兴国家也会在科技产品上花费大量的资金,其中包括亚洲,拉丁美洲,中东和非洲等国家。
总而言之,2014年,美国和欧洲地区以外的科技支出将会增长10%至7400亿美元,超过全球IT总支出的1/3。
企业将投入大量资金到云计算
2013年,各大厂商都开始关注云计算。2014年,各大企业在云计算方面的支出将会是令人难以置信的。
IDC预测,2014年,云计算方面的支出将会达到1000亿美元,较2013年提升25%,这其中包括硬件云服务提供商为了迎合消费者的需求而必须购买的产品。
亚马逊和谷歌将在云计算领域展开一场战争
2014年,云计算将会变得越来越专业化,更多的云服务将会针对特定的行业推出。
IDC预计,2014年,亚马逊网络服务将会针对开发者和企业推出大量的新服务,而谷歌也会大力发展云计算服务。
而在pre-cloud时代发展得不错的所有IT公司,诸如思科,惠普,IBM,EMC,微软和Vmware也将会与亚马逊和谷歌在云计算领域展开角逐。
移动设备将危及微软
在过去几年中,移动设备逐渐兴起,2014年的移动设备市场将会继续蓬勃发展。IDC预计,明年,全球平板电脑的销量将会增长18%,而智能手机的销量则将会增长12%。
如今,移动设备已经形成一个巨大的市场。IDC预测,2013年年底,由350美元以下的智能手机和平板电脑所产生的收入将高达4231亿美元。
当前,移动设备市场由苹果和三星所主导。IDC预测,2014年,Android开发者将会开始赚钱,但是他们的收入仍然不及iOS开发者。
另外,值得一提的是,2014年对于微软来讲将会是至关重要的一年,可以说是“不成功便成仁”。IDC表示,微软需要快速吸引移动开发者对Windows平台的兴趣。
“大数据”越来越大
IDC预计,2014年,在“大数据”技术和服务方面的支出将会大幅增长30%至140亿美元。
“大数据”是企业访问存储在它们自己的数据中心和互联网其他地方中的大量数据。它们使用计算机去解析这些数据来预测业务条件和服务客户。如今,“大数据”已经成为最热门的IT词汇。
2014年,“大数据”应用程序将会以“云服务”的形式提供给企业,企业将会以“服务”的形式购买“大数据”,而无需亲自建立“大数据”。
社交网络将非常“火”
IDC预测,2014年,企业社交网络将会变成大多数企业软件中的一个功能。换句话也就是说,企业将不再有兴趣单独购买“企业版Facebook”聊天应用程序,“企业版Facebook”聊天应用程序将会成为其他应用程序的一部分,进而被企业用户采纳。
IDC表示,到2015年年中,几乎所有的企业软件都将会具备某种内置的社交功能。
“社区创新”的兴起
IDC表示,2014年将会看到“社区创新”的兴起。也就是说,企业用户将不再自主创建一个新的产品或者是服务,而是越来越多地使用社交科技自多个渠道获取研发灵感,例如客户,合作伙伴和初创公司等。
每个行业都具备自己的“创新平台”,那里人群聚集,一个早期的例子就是GE的产业互联网平台Predix,它是一个能够帮助大型行业公司建立产品的云服务。
“物联网”将会成为现实
2012年,一个新版的互联网出现,它允许数十亿部设备加入到互联网中创建所谓的“物联网”(IoT)。
2013年,诸如思科和Salesforce等大型IT供应商开始发布它们的首个“物联网”(IoT)产品。IDC预计,2014年,将会有更多的大型供应商,甚至是初创公司对外推出“物联网”(IoT)产品。2020年,“物联网”(IoT)所产生的收入将会高达8.9万亿美元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23