京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网的大数据时代真来了?还是一直都在?
这几天在微信上看到很多关于互联网大数据的文章,也有人说大数据已经作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命,Heven在想,互联网的大数据时代真来了?还是一直都在?其实,数据分析技术的运用已经悄然开始了,比如淘宝网、京东等购物网站监视着我们的购物习惯,百度、谷歌等搜索引擎监视着我们的网页浏览情况,新浪微博、腾讯微博好像对我们的朋友很熟悉,还有就是QQ和QQ空间总能给我们推荐那些似曾相识的朋友,但是Heven觉得我们离真正的大数据时代还有不小距离,但是一直都在。为什么这么说呢?
一、硬件条件不全:首先是网速的问题,大数据的处理必须要求高速的基础网络,而我国网络拥堵是普遍的现象,要解决现在大数据的处理是很难达到的,几乎是不可能的。
其次是处理信息的设备太少:据统计,互联网上一天产生的信息量大约有800EB,如果装在DVD光盘中要装1.68亿张、装在硬盘中要装80万个。而处理这些数据的互联网公司设备却极其少,如百度在京、山西和内蒙三地数据处理器才刚刚超过十万台,拥有70万个CPU和4000台服务器;腾讯数据平台设备8400台,单集群5600台,总存储100PB+;日新增数据200TB+,月数据增长率10%,日均JOB数100万,日均计算量5PB,但是腾讯数据总记录已经超过了375万亿条。可见现在设备是很难完全精准地处理这些互联网数据的,而大数据时代是能够完全处理现下数据并能实现精准定位网民的动向,所以说进入大数据时代还为时尚早。
二、专业型人才太少:Heven认为,大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素,不可否认的是大数据处理人才的奇缺,不管是国家还是各大互联网公司都在加大对大数据处理人才的挖掘,如2014年5月19日,由中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学五所高校联合组建的大数据分析硕士培养协同创新平台在中国人民大学启动;阿里集团2012年7月10日就已宣布,设立首席数据官岗位(CDO),负责推进“数据分享平台”战略。如此种种,说明大数据处理人才奇缺,也说明培养专业型大数据处理人才的迫在眉睫。
三、数据孤立,各自为战:目前国内互联网的现状是BAT三巨头各自为战,百度连接人和信息,独占了信息入口;阿里巴巴连接人和商品,独占了交易入口;腾讯连接了人和人,独占了社交入口。而他们都是死死的把握自己的入口,不让数据共享,试想这样怎样才能实现大数据化,一部分的数据又如何才能判断网民的真实意图?所以广告不能精准投放,网页的相关性不强,互联网的智能化发展只能在艰难进行。
Heven认为互联网的本质是理解用户并走向智能化,而大数据的精确处理也就是为了实现互联网的智能化,同时也是实现智能化的基础,但目前互联网大数据的处理还处在一个前期的阶段,不管是设备,人才,数据资源共享方面都是急需解决的问题,所以说,我们离真正的大数据时代还有不小距离。以上只是Heven的个人见解,表述的不是很完整,希望大家提出意见,共同进步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17