京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2017云计算及大数据未来发展趋势分析
国家大数据工程实验室是国家大数据产业创新体系的重要组成部分,批复各省将有力推动全国进一步发挥科教资源优势,推进大数据融合技术在相关领域深度应用,促进全国大数据与云计算产业创新发展。
技术发展是产业发展走向繁荣的前提
无论是计算机行业,还是汽车领域,技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求,数据库和平台都是非完整和非稳定的,时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析,当技术累积到一定层次,产业政策的出台是必然的。
为了激活云计算的发展,国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等,这些政策的出现并非偶然,在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。
技术和政策的形态达到一定的地步,真正的产业化和市场化是否也已经达到?等待入局者必须考虑几个重要因素:一、目的是什么(为了降低成本、提高效率,还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重,如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。
如果这些问题得到肯定的答案,云计算与时代的发展需求相契合,真正的时代大门就会开启。
大数据的运用将更加追求精准化和多维度
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外,更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
关于大数据的话题,基本围绕三个问题展开:一是数据从哪里来,二是数据如何进行分析,三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的,在未来,通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘,最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。
数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权,但由于法律和其他方面的不健全,政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业,流量入口处的数据将被自动抓取,数据提供商可以提供所有维度的数据,但每一个都是局部。
数据优化商在大数据产业链里要想长久发展,必须精通大数据的模型、算法以及数据特征,同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法,未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求,同时做的是最后的数据整合,在产业链上可能发展空间更大。
IDC行业未来具有很大的发展潜力
中国具有高达6.3亿的大规模网民群体,目前国内仅有3万个机柜,对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出,中国的数据市场规模还远未达到平衡点,未来将保持高速增长的态势。另一个方面,由于企业客户运营模式的改革,企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。
未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势,市场红利可观,创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。
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