京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
正在孕育中的大数据时代之下的互联网+
人类到如今走过了很多的风风雨雨,其中从农业时代跨入工业时代是影响当今社会的最重要的 一步,而我们在进入工业时代之后,也是分成了几个阶段的:1784年第一台纺织机的出现标志着人类进入了“工业化1.0蒸汽机时代”;然后在1870年辛 辛那提屠宰场的第一条生产线标志着我们步入了“工业2.0的电气时代”;接着在1969年第一台可编程逻辑控制器的面世标志着人类步入了“工业3.0的电 子信息化时代”;现如今2013年第一座西门子自动化工场的出现则标志了现在最重要的一步“工业4.0物联网时代”。我们现在所要做的就是:真正弄懂这个 工业4.0的物联网时代,好在这个时代中取得我们所需要的。
一个大数据时代时代正在的孕育
移动联网设备的增加,在数据上的直接体现就是数据量的暴增,一个几何级数的暴增,而在2020年这个数据量将会达到惊人的40ZB。
大家看这个图可以见到从2004到2015互联设备都在稳步增长,而在2015年之后这 个数据会有一个突然的爆发。在平板、智能手机、电脑等增幅不变的情况下,可以预见人工内置智能的数量将会有个几何级的突破,而我们现在就是站在这个节点上 面,我们所应该做的就是我们要抓住这一个突破的节点,让我们的各方面都有一个质的突破。
对比2013年的数据和预估的2025年数据,我们可见,2025年整个的数据量会是 2013年的46倍达到176.5ZB。说到这可能大家没有感觉这样子的增长是一个怎样的可怕现象。那么我可以这样给你总结一下:人类生产的所有印刷材料 数据量是200PB,人类历史上说过所有的话的数据量是5EB,而在未来10年所产生的数据规模将是人类过去1万年所有数据的168倍。(数据单位GB- TB-PB-EB-ZB)
大数据时代下其实每个人或者企业的思维都在发生着巨大的变化,“我们认为IT和DT是技 术的提升,其实这是两个时代的竞争,现如今我们步入了DT时代,那么我们就一定要高度重视DT时代的思维变化。IT时代是让自己更加强大,DT时代则是让 别人更加强大,IT时代是让别人为自己服务,DT时代是让你去服务别人。这就是我们现在的时代。”
在互联网+的时代下,行业内是有很多的路径和机会,但是前提是你要懂,互联网的本质可以把互联网三个字拆开来看。互-“互动,用户,民主”;联-“连接,数据,开放”;网-“网络,生态,平台”。
互联网说到底还是一个围绕着“产业商业战略规划”、“产品研发和生产”、“销售和服务”的生态圈,这个生态圈还是一个围绕着这三个中心点不断进行各种思维发酵的场所。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13