京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
亚太地区企业如何从大数据分析中获益
今年,美国联邦贸易委员会主席伊迪丝·拉米雷斯在拉斯维加斯的召开消费电子展的主题演讲上强调了当今市场无处不在的消费者个人数据信息资料收集,以及企业对于其所收集的数据信息应当承担相应责任的问题。毕竟,大数据不仅仅是关乎企业的营销,还关乎如何利用这些数据信息以促进企业更好的制造流程,改进产品设计,以及与业务有关的其他优先事项,拉米雷斯的演讲选题正是基于全球范围内的企业每天都收集了百万兆字节的数据,对其进行分析并产生更好的业务流程,赢得竞争优势的事实。
回到亚洲,该地区的企业和政府将继续投资于大数据基础设施项目,以便将自身打造成为大数据创新项目方面的旗舰城市,乃至成为世界创新前沿。例如,香港政府计划为创新及科技基金注资50亿港币,以支持大数据分析技术的研发,同时还将提供更好的服务质量,促进经济社会发展。同时,新加坡政府最近宣布的智能国家倡议计划将创建一个全国性的传感器网络和数据分析能力,通过有效的数据收集和共享,提供更好的态势感知能力。
在过去的一年,通过对大数据平台乐观的投资,亚太地区的大多数企业现在已经收集了大量的数据,并真正通过有效的消费者行为分析,促进制造工艺流程,产品性能的优化。IDC分析师预计,2015年,亚太地区大数据项目支出将增长34.7%。IDC指出,这些开支将重点关注于从已经作出的投资获得回报——即如何分析这些海量数据,从中获取商业价值和竞争优势。通过对结构化和非结构化大数据进行智能分析,所有行业的公司可以更好地预测行业的发展趋势和客户的喜好,给他们带来巨大的竞争优势。而如果他们无法做到这一点,被淘汰将不可避免,IT消费也将转向别处。
尽管企业在数据收集方面投入了巨资,但他们还没有尽可能多的将他们的想法和理念付诸这些需要大规模分析的海量计算和存储能力,这远远超过了该地区的典型数据中心的能力。创造越来越大的数据中心的成本是昂贵的,而且需要一个非常长的筹备时间。解决方案就是多个数据中心携手合作,利用汇总计算和存储能力的优势,以满足正确分析大数据的需要。但是,今天位于不同地理位置的数据中心的网络的“刚性”设计和部署是不同的,这意味着访问其他数据中心将受到严重限制。
亚洲企业需要让他们的网络与数据中心运营商虚拟化的网络实现互连,创建一个“无墙的数据中心”,汇集物理性质不同和地理上分散的数据中心,使其成为一个强大的大数据分析计算和存储平台,本质上是无限的。
最先进的计算和存储技术,结合改进的智能内置的网络连接,允许分布在不同的地域的数据中心能够无缝地协同工作。一个统一的大数据中心的网络架构必须将结合网络的可编程,可扩展的带宽,低延迟性,简单,以及互补的网络功能,如压缩,加密,优化,实时监测。
今天,大部分的大数据都是非结构化的,因此不能很容易的适应常规数据库管理系统,这使得在许多情况下,对其分析是不可能的。开源软件,如Hadoop允许数据跨多个数据中心分离成数据块,运行并行分析,在这之后,可以重新组合以提取一组统一的分析结果。分离的大数据通过连接到它们的灵活的网络,将其发送到不同的远程数据中心。
存储商品化和计算硬件的结合,再加上开源软件和灵活的网络互联数据中心,使大数据分析的承诺成为现实,而不再只是一个过度炒作的营销术语。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12