京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据技术的发展趋势是什么_数据分析师
大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展?它们之中哪些技术将广为流行?又会诞生哪些新的技术?
目前,大数据相关的技术和工具非常多,给企业提供了更多的选择。在未来,还会继续出现新的技术和工具,如Hadoop分发、下一代数据仓库等,这也是大数据领域的创新热点。
那么企业到底该选用什么技术呢?
TDWI(数据仓库研究所)对现有的大部分技术和工具进行了调查,以现在及未来三年内企业接受度和增长率两个维度进行划分,这些技术和工具可分成四类(见右图)。
企业最需要关注的是第1类中的技术和工具,它们最有可能成为最佳的实施工具,也代表了大数据技术的发展方向。
基于云的数据分析平台将更趋完善
企业越来越希望能将自己的各类应用程序及基础设施转移到云平台上。就像其他IT系统那样,大数据的分析工具和数据库也将走向云计算。
云计算能为大数据带来哪些变化呢?
首先云计算为大数据提供了可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源,使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析。
其次,云计算IT资源庞大、分布较为广泛,是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式,甚至是唯一的方式。
当然,大数据要走向云计算,还有赖于数据通信带宽的提高和云资源池的建设,需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。
数据分析集逐步扩大,企业级数据仓库将成为主流,未来还将逐步纳入行业数据、政府公开数据等多来源数据
当人们从大数据分析中尝到甜头以后,数据分析集就会逐步扩大。目前大部分的企业所分析的数据量一般以TB为单位。按照目前数据的发展速度,很快将会进入PB时代。特别是目前在100-500TB和500+TB范围的分析数据集的数量会呈3倍或4倍增长。
随着数据分析集的扩大,以前部门层级的数据集市将不能满足大数据分析的需求,它们将成为企业级数据库(EDW)的一个子集。根据TDWI的调查,如今大概有2/3的用户已经在使用企业级数据仓库,未来这一占比将会更高。传统分析数据库可以正常持续,但是会有一些变化,一方面,数据集市和操作性数据存储(ODS)的数量会减少,另一方面,传统的数据库厂商会提升它们产品的数据容量,细目数据和数据类型,以满足大数据分析的需要。文章来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 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 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15