京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业发展 三大模式可毕其功于一役
随着大数据的发展和应用的深入,大数据时代已经悄无声息的来临,而在大数据时代下,如何发展大数据产业,成为业界关注的焦点。
以前是各种传播公司和科技巨头如IBM、微软、甲骨文等控制着信息系统的发展方向,是他们在引导技术的发展。但随着云计算、大数据的发展,这种模式好像遇到了挑战。
那么如何发展大数据产业?大概有以下三个方面:众包、开源和长尾。
众包—集众人之力。现在能向IBM、甲骨文、EMC、微软发起挑战的都是通过众包的模式进行的。集众人之力,也称作“群狼战术”。因为单个的某个企业买不起IBM的服务器,买不起甲骨文的数据库,买不起EMC的存储,所以要做分布式、虚拟化的调度。
因为有这样一群人开始尝试,于是出现了开源。开源的概念其实源于原来的传统产业。有一个做化妆品的大企业聘请了大量的科研人员,研究各种配方,但后来发现这样做的产品成本会非常高,每个新出的化妆品价格必须在六百到八百美元左右,而且科研人员因研究任务复杂几乎被逼疯了。其中有一个化学工程师索性把他要研究的任务扔到网上了,许多志愿者开始研究这个东西,给他出各种的主意后又把结果反馈给他,这就是开源的由来。后来该企业的研究经费降低了20%左右。开源可以汇众人之智,降低成本。
长尾—享众人之功。长尾就是指原来龙头企业能占领60%、70%的市场份额,然后逐渐的被长尾现象所替代,即龙头企业占到30%左右的市场份额,剩下的被各个领域占领,各个方向的人一起分享。因为“群狼战术”,“狼”的筹码不能缺太多,“群狼”一起分享,这样效率就提高了。
大数据产业的发展,会遇到很多问题,最解决这些问题,最关键的是采取以上三种方式,即可将大数据产业的发展毕其功于一役,当然,这些都仅仅是预测而言,事在人为的道理,相信很多企业都明白,采取正确的模式不一定活动理想的效果,因此,企业要根据自身实际选择适合自身的发展模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31