京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1月8日,2016大数据生态纵览峰会在北京成功举办。逾千名来自全国各地的大数据行业从业者和业内知名专家、领军企业高管汇聚一堂,共同探讨中国大数据行业的发展现状和未来走向。
此次峰会由经管之家CDA数据分析师主办,邀请了台北医学大学教授谢邦昌、IBM大数据产品总监洪建勋,永洪科技联合创始人谢玲,贵阳大数据交易所首席运营官李国静,华为大数据总监刘冬冬,网易云市场总监章鑫辉,Oracle(甲骨文)全球职业教育项目北方区经理戎鹏、TalkingData合伙人、执行副总裁林逸飞,SAS中国首席咨询顾问高居泰等嘉宾出席峰会。
“大数据成“利器” 2016或出现新蓝海
峰会上,CDA协会秘书长玉霜峰发表致辞。他表示,助力数据分析行业的整体进步,是CDA协会始终不渝的奋斗目标,希望有越来越多的机构、企业和数据分析师能为行业进步贡献力量。
CDA协会秘书长玉霜峰发表致辞
主论坛与分论坛共30余名嘉宾分享了自己的观点,探讨大数据领域的创新发展和未来前景。
在技术层面,IBM中国区大数据产品总监洪建勋介绍, 去年2月份IBM与业内IT公司一起成立了ODP的组织,共同打造一个企业级客户所共同所期望的Hadoop环境,目的是使得公司之间工具和产品能够互融互通;去年6月份IBM对Spark开源,把十多年的积累无偿开源给Spark社区,在旧金山建立一个Spark的社群,研究Spark和已经有的业务融合在一起,做更多的发展。
“在我们看起来技是非常重要,但是技术并不是为了技术而技术,所有的技术为业务服务”,洪建勋介绍,技术很容易被淘汰,IT行业跟通讯行业这几年发展非常快,从业人员不掌握跟业务相关的东西,过几年以前学的知识就会被刷新掉。
在“以和为贵”分论坛,华为大数据总监刘冬冬告诉记者,大数据是一个可以细分出许多领域的行业,要有数据源,要有数据合并公司,要有数据挖掘,要有数据应用、可视化、存储和计算,还要有咨询,蕴藏着很大机会,但是目前这个产业链条还不完善,最难的是把这些不同功能的公司组合起来。
“2016年大数据行业会继续加速发展,可能在2017年是一个爆发点,所有行业行业都会被大数据冲击,所有企业都会意识到该玩大数据。产品同质化越来越很严重,最终会变成以客户为中心,以数据为支撑。未来企业的竞争方式是你有5个维度的数据,而我有10个维度的数据,那我就赢了。”刘冬冬说。
随着企业对数据服务方面的需求,云服务市场也会出现新的增长点。网易云市场总监章鑫辉认为,目前PaaS服务在国内的市场份额在国内占了不到10%,未来这方面的市场会有一个比较大的增长。“目前美国市场中to B业务的资本配比占到了40%,C端业务占60%,而在中国 to B业务占到了1%,大部分资本流向C端业务,而各种C端业务出现也就意味着各种企业需要被服务,需要技术服务、管理服务等等,在云服务IaaS层趋于饱和的情况下,PaaS曾和SaaS层可能是下一个增长点。”章鑫辉说。
Oracle(甲骨文)全球职业教育项目北方区经理戎鹏更加看好那些利用大数据创业者的未来,“未来预计会有许多创业公司涌现,可以会出现类似于BAT的公司,体量肯定没那么大,但是它的创意是全新的,能找到一个新的蓝海”。
“构建数据人才考核标准 甲骨文CDA开启联合认证
随着大数据产业在中国井喷式发展,数据人才缺口随之增大,数据分析人才培养教育成为大数据产业链中不可或缺的一环。而同时,数据分析师行业也面临着无认证标准、无考核体系等问题。
峰会当天,经管之家CDA数据分析师与Oracle(甲骨文)举行了签约仪式,双方将在数据分析人才认证方面展开合作,在大数据领域推出联合认证。
CDA数据分析师市场总监曹鑫介绍,去年11月份,CDA数据分析师与中华采矿协会(台湾)达成战略合作联盟,建立两岸专业人才流动性认证制度,这次与甲骨文的合作是CDA在建立行业认证标准方面的又一次新尝试。
“目前培训行业普遍存在一个问题,就是急功近利”,Oracle(甲骨文)全球职业教育项目北方区经理戎鹏表示,这一点体现在对所谓流行技术的追逐,有些底层和核心的技术与能力是不会过时的,反而会随着分析师职业生涯越来越值钱,甲骨文在做培训的时候非常关注底层技术的培养,CDA数据分析师在这方面同样把握得很好,既会考虑到行业里的流行技术,也会考虑到底层核心内容,这也是促成双方合作的原因。
曹鑫表示,未来CDA数据分析师将与更多优秀展开深入合作,推出更多优质的数据分析师人才教育课程,共同做好数据分析人才培训市场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16