京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据库与大数据领域回顾与展望
2012注定是不平凡的一年,玛雅人将世界末日定在这一年的12月21日,然而这一天也许并不意味着结束,而是重生。正如2012对于大数据的意义一样,经过一年的历练,IT业界将在2013年迎来大数据元年。
一、2012年度回顾:大数据蓄势待发迎接元年
(一)2012年大数据呈现新特征
大数据不是刚刚出现的概念,大数据最早可以追溯到Apache的开源项目Nutch,当时大数据用来描述更新网络搜索索引所需批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System(GFS)的发布,大数据不仅仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。
业界对大数据最普遍的认知是它的4V特征,即海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。2012年作为大数据产业蓄势待发的一年,大数据呈现以下新特征:
1.数据量增长更加迅速。随着社交网络和移动互联网的发展,数据呈现爆炸式增长,甚至过去三年里产生的数据量超越了以往四万年的数据量。国内最大的微博新浪微博在今年第三季度宣布注册用户已超过4亿,用户平均每天发布超过10亿条微博内容,活跃用户中有60%通过移动终端登录,所有来自移动终端的原创内容中,有40%的微博分享照片。根据IDC今年一项研究显示,未来10年全球数据量将以40%的速度增长,到2020年将达到35ZB(Zettabyte),大数据将迎来ZB时代。然而这仅仅是个开始,未来数据量将达到什么级别,我们无法想象。
2.数据在企业中的地位日益突出。数据是企业最宝贵的资源。当前,企业最迫切的就是希望能从大数据中挖掘商业价值,以保持其在市场中的竞争力。随着数据挖掘、数据分析和商业智能技术的不断深入,企业决策越来越依赖于数据。大数据将会创造一个新的经济领域,该领域的全部任务就是将信息或数据转化为经济利益。分析的数据越全面,分析结果就越接近于真实,才能更好的指导企业运营。.企业中的数据既包括结构化数据,也包括非结构化数据,且非结构化数据的比例越来越高。IDC在报告中指出,利用大数据的商业价值:领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入,那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业,不太可能成为其行业的领军者。
3.大数据人才缺口巨大。大数据时代更需要复合型人才,能够帮助组织在大量信息中挖掘有价值的数据,并将数据转化为深入的认知和精准预测的模型。大数据人才须具备综合性素质:他们通常是统计学家并且精通数据建模,同时知道如何在可用数据中使用最佳的算法,这极具技术含量。据Gartner预测,到2015年,全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位,且会有25%的组织设立首席数据官职位。今年7月,阿里巴巴集团成为国内第一家任命首席数据官的企业,业内也普遍看好数据人才的未来。
4.企业对大数据的投入增加。2012年大数据市场的增长速度明显快于整个IT市场,据Gartner的最新统计,大数据市场销售额将在2012年增长21.4%,达到340亿美元。在今年大数据总开支中,只有43亿美元或12.6%的资金是直接由新的大数据功能产生的,而大部分的开支仍流向比较传统的解决方案,以满足企业对速度、多样性和数据容量的需求。目前企业对大数据的投入还停留在基础设施建设阶段,想要真正将数据转化为价值,还需继续在数据分析和展现等环节加大投入。
(二)IT巨头进军大数据 新兴企业不断涌现
大数据带来的商业机遇被越来越多的厂商看重,传统IT厂商陆续推出大数据产品及解决方案,引入多年技术积累和客户资源;同时大数据新兴企业不断涌现,大有超越前者之势。
1.IT巨头进军大数据。以IBM、Oracle、SAP、Intel、微软为代表的老牌IT厂商将业务触角伸向大数据产业,推出软件、硬件及软硬件一体化的行业解决方案。这其中既包括对Hadoop等开源大数据技术的集成,也包括各大厂商独有的创新技术。
收购也是IT巨头进入大数据市场的敲门砖。今年4月,虚拟化巨头VMware收购大数据分析的初创企业Cetas,提供Hadoop平台上的分析服务,从而开启VMware大数据之旅。另外,大数据收购案例还包括Teradata收购高级分析和管理各种非结构化数据领域的市场领导者和开拓者Aster Data,IBM收购商业分析公司Netezza等。
这些老牌IT厂商技术实力不俗,产品线丰富,在各个领域发挥重要作用。进军大数据市场,既增加了雄厚的技术底蕴,也能够让客户更容易的接受他们的产品或解决方案,逐渐成为大数据产业发展的主力军。
2.新兴企业不断涌现。与那些老牌IT厂商不同,大数据市场还吸引了许多新兴企业的加盟。面对大数据带来的无限商机,初创公司开始挖掘大数据的商业价值,推出别具一格的产品或解决方案。
在这些新兴企业中,有业内比较熟悉的基于Apache Hadoop的大数据分析解决方案的提供商Datameer、大数据分析公司Connotate、大数据技术初创公司ClearStory Data等,其中大数据公司Splunk于今年4月在纳斯达克成功上市。
新兴企业拥有独特的技术优势,是传统IT企业所不具有的。相对于IT巨头,新兴企业更能够从细化的角度服务企业,向企业提供更专业的大数据服务。因此,在充满机遇的大数据市场,新兴企业完全有可能超越IT巨头,在短时间内获得市场的认可。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21