京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据本身是一个问题集,云技术才是解决大数据问题集最重要、最有效的手段。”一位资深的大数据专家如此评论。伴随着近期大数据成为市场关注焦点,火热的云计算上市公司也再度受到关注。
前段时间在美国上市的两家云计算和大数据的交叉概念公司股价出现暴涨,首日涨幅均超过60%,再度显示了美国股市对于这个领域的热衷。而国际权威机构IDC推算,近三年全球"云计算"领域将有8000亿美元的新业务收入,尤其是云计算应用于大数据问题的分析研究的需求增速飞快。那么,云计算和大数据是怎样一种关系?云计算和移动互联网又是怎样的关系?怎样的云公司才是未来的王者?
云计算+大数据
传统的软件以功能为主体,而云计算则彻底推动了“数据为王”。数据将成为一家企业乃至是一个国家极其重要的战略资源。数据的搜集、存储、分享、处理和应用是需要大量的计算资源的,从这个意义上说,云计算可以称为“以数据为中心的分布式大规模计算”。搭建云计算平台是一项有较高技术门槛的大工程,云OS在这个大工程中起着至关重要的工作。云OS的本质就是数据中心上的操作系统,它需要把成千上万台通用PC服务器变成一台超级计算机。目前国内在云OS平台搭建上做得比较好的并不多。从现实意义上说,搜索公司本身就具备数据收集的优势,因此Google、百度、中搜网络这些以搜索引擎起家的公司,借助于其强大的搜索技术,成为云平台的技术及市场的领导型企业。提供公共计算服务的云计算平台将大大促进企业之间、社会各行业间的数据收集、分享和实时处理,在这基础之上必将孕育出大量的数据运营的新商业模式,数据也将最终成为一切商业行为的决策基础,从而大大提高社会的整体效率,促进人类从大工业化时代走向信息化时代。
云计算+移动互联网
随着4G时代的到来,移动互联网的兴起将带动互联网进入新一轮的高速发展。移动设备将成为人们更方便、更广泛地接入互联网的终端。与此同时,移动的特性同时也带来了对数据收集、分享、处理等更高规模上和实时性上的要求。因此,虽然云计算不是为移动互联网而诞生的,却很可能在移动互联网开花结果。那些拥有大数据计算能力并能与移动互联网产业应用需求相结合的云平台,其商业价值更加不可限量。例如,为了帮助平台使用者便捷地将互联网服务接入移动终端,使得云应用拥有和本地应用一样流畅的用户体验,中搜云服务为开发者提供了云端和终端的资源和服务构建统一的云应用框架。对于企业来说,中搜移动云平台的吸引力还不仅于此,由于完成了整个生态系统的闭环构造,中搜云平台不仅仅只是为企业提供云技术服务,还包括一系列的内容维护、广告共享、全平台用户共享等等增值服务。
混合云最有发展前途
云计算目前在业界被分成三类:公有云、私有云和混合云。在企业纷纷开始将自己的IT 架构搬到云的过程中,最先发力的是公有云,互联网科技公司们首先尝到了这块蛋糕的甜头。 亚马逊的AWS 属于公有云,往往是科技新创公司尤其是互联网公司选择AWS 的服务,这需要企业有强大的技术驾驭能力!但还有另外一面,传统上大多数体量比较庞大的企业仍旧选择大型机或Power 架构来维护关键数据和应用程序。云计算专业评论媒体VirtualizationReview 指出,这部分企业用户不大可能使用公有云,而是会选择的混合云服务。
相比私有云和公有云,混合云能够帮助公司解决他们在面临云计算时最重要的问题:平衡公司的IT 方案。著名科技杂志《Wired》给出了一个场景化的实例:比如,某部门提出IT 需求,如果外包给云计算服务提供商,使用公有云,虽然成本低廉,但是会面临系统故障、黑客攻击、效率一般等问题,或者是外部公有云应用根本无法与公司内部的系统应用对接。另一方面,如前文所说,当业务专业度较高的时候,丰富的经验和技术创新实力往往成为企业第一要考虑的因素。没有公司愿意因为省钱而搞砸自己的生意。
根据研究报告,在中国,无论是运营商还是阿里云、百度,都是公有云,要求企业有较强的技术驾驭能力。而中搜云平台便是属于典型的混合云服务,其客户往往是技术虽不强、但传统资源优势显著的行业知名企业。依托其平台,其客户的商业模式迅速升级,并且有能力参与移动互联网顶级竞争。
依据最新的云计算报告显示,百度、腾讯、中搜的云计算业务都显示出了巨大的发展势头。在未来发展潜力上,中搜混合云的服务模式较为创新,未来发展值得看好。《福布斯》也近期发文章,称云计算业务的重要性和价值远高于许多投资者的想象,云统治时代即将来临。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 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 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 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 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 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 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09