京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的大变革
在云计算仍处于“云里雾里”而亟待落地的今天,IT的浩瀚天空中突然传来了天使的号角声——大数据时代来了!大数据,开启了一个彻头彻尾的变革年代,更开启了一个蕴含无穷多机会的年代。谁能够“号准”大数据时代的“脉搏”,谁就能够在全球IT业的新一轮角逐中独领风骚。
令人充满想象的大数据,究竟“大”在何处?
今天,我们再也不能用狭隘的视角来审视大数据了。因为今天的大数据,不仅体现为数据量的惊人增长,更前所未有地引入了正在不断扩展中的数据类型。从量的增长来看,IDC报告显示,未来10年全球大数据将增加50倍。而刚刚过去的2011年,就产生了1.8ZB(1.8万亿GB)的大数据,这相当于每个美国人按每分钟发3条微博的速度,不停发布2.6976万年。与此同时,社会上的各行各业,从电信、IT业,到金融、证券、保险、航空、酒店服务业等,地球上的各种存在,从每个人到每棵树、每朵花乃至每粒沙子,无一例外地都在成为大数据的生成者。在量和面上的双重积累,让我们不难想象和接受数据大爆炸的现实——2020年的全球数据使用量将达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。
犹如一座富矿的大数据,究竟该如何“开采”?
这是一个令人着迷的问题,因为与正确答案相伴的将是谁都渴望的巨大商业成功。当前,伴随着变革的发生,传统的互联网企业已经站在了大数据时代的最前沿。作为探索的先锋,他们能否笑到最后,是否会成为“先烈”?这一问题尽管很难回答,但至少为成功的觊觎者提供了充分的借鉴和参考。
作为后PC时代的四大巨头,Facebook、谷歌、苹果、亚马逊正在成为大数据的拥有者和使用者。在自觉或不自觉间,Facebook已然成为业界第一个生成大数据的“巨鳄”,而其他三巨头仍在努力中。苹果依靠操作系统和颠覆性的终端,正在努力打造大数据的生成之地;谷歌主要依靠操作系统、搜索引擎和“Google+”平台整合终端产品,以储备可以利用的大数据;亚马逊作为云计算的最早倡导者之一,则通过网络平台、云计算平台和阅读终端,期望建立起一个电子商务垂直领域的大数据汇集地。虽然巨头们的策略各有不同,但利用种种手段整合碎片化的数据进而加以利用的趋势,已经再明显不过了。
相比这四大巨头,电信运营商的探索才刚刚起步。“日内瓦的电信运营商,正在针对市民活动的可视化展开研究。”天云科技副总雷涛在近日举行的云计算大会云基地专场上指出,“通过在用户手机上安装传感器,就能够记录下大量的位置信息,从而使得市民活动可视化,这对建立一个智慧城市,进行人口规划、区域规划都具有重要意义。”事实上,一个个再简单不过的位置信息背后,隐藏着巨大的、待挖掘的价值,这个价值对于各行各业都具有关键的作用。例如,房地产开发商就很渴望知道高端用户最频繁出入的区域,而这些区域就是商业地产的最佳候选地。而除了位置信息外,电信运营商能够挖掘的信息和数据,仍有无穷无尽的空间,包括了用户喜好、消费能力等等。
在企业的自发行为以外,国家级的战略支持已经浮出水面。美国,作为ICT强国,嗅觉最为敏锐。2012年3月29日,奥巴马政府公布了“大数据研发计划”,目标在于改进当前人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力,而这是美国继高速网络和超级计算中心之后的另一个重大科技项目。据悉,首批共有6个联邦部门宣布投资2亿美元,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力,同时增加大数据技术开发和应用所需人才的供给。显然,先行一步的美国,已经把大数据当作了其ICT产业再度在全球崛起的重要契机。在找准了崛起的方向之后,富有行动力的美国,自然就会毫不拖泥带水地实施下去。
大数据,正在撬动全世界的神经,无论是国家、企业,还是每一个独立存在的个人,都将成为大数据时代的贡献者和受益者。但问题是,你准备好了吗?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 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” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 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 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22