
大数据时代的机遇与挑战_数据分析师
随着大数据时代的到来,越来越多的企业费尽心思从海量的互联网数据中掘金,全球制造业巨头GE依靠大数据提高效率、小米手机借助大数据之利创造全新的用户体验、银行掌握大数据帮助降低贷款成本……大数据的内涵实在是相当丰富,难怪美国政府将大数据定义为“未来的新石油”,并斥资2亿美元用于大数据研究。那么对于与大数据密切相关的IDC行业来说,大数据时代将会给该行业带来哪些机遇,又存在着哪些挑战呢?
一、大数据时代下的互联网数据中心(IDC)行业
据CNNIC发布第34次调查报告显示,截至2014年6月,我国网民规模达6.32亿,互联网普及率为46.9%;其中我国手机网民规模达到5.27亿,手机接入互联网的用户达83.4%,手机网民规模首次超越传统PC网民(80.9%)规模,实体商业模式已逐渐向电子商务转型。
互联网中的游戏和电子商务产业发展迅猛,他们的发展势头将通过移动互联网以及物联网使IDC产业收入规模提高两三个数量级。
从以上数据可以看出,我们已经进入“大数据”时代,互联网行业在日常运营中生成、累积的庞大的用户网络行为数据,将不能用G或T来衡量了。随着互联网业务的快速发展,大数据已经渗透到每个角落。
如何避免在大数据时代被抛下,努力拓展新业务,迎头赶上,是全球各国的电信运营商在努力思考的问题。我国也响应时代的潮流,发布了《“宽带中国”战略及实施方案》以推动我国互联网基础设施快速健康发展。
二、机遇与挑战并存
纵观全国,大型IDC上市企业均在华北地区,然而在经济发展迅猛的华南地区,至今为止尚无一家IDC上市企业,业内做得较为出色的只有几间公司。
以睿江科技为例,作为华南地区领先的互联网基础服务提供商,核心产品包括云、BGP、CDN、双线及国际优化宽带(BGP简介 http://www.efly.cc/EflyBGP/)。睿江科技基于对市场信息化需求的深入了解和自身技术实力的支撑,依托完善的基础网络设施和优质客户资源,近三年在保持营业收入年均增长率15.51%的同时,2013年毛利率达31.36%,净利润率为16.98%。现时睿江科技的规模已与2009年网宿科技上市时营收规模相当。
据了解,为抓紧大数据时代带来的机遇并积极面对挑战,睿江科技展开了全国部署计划:
一、全力打造成为全国性企业——睿江总部位于广东佛山,数据中心分布在北京、上海、宁波、中山、广州、佛山、深圳、香港等全国多个省市。2014年睿江迎来新的发展契机,新建北京、山东、宁波、常州、深圳、中山等多个自营机房,业务从华南向全国渗透,逐渐向包含IDC、云计算、ISP和移动网等的全业务民营基础电信企业过渡,成长为全国性的互联网运营商,业务渗透至东南亚市场。
二、自建核心数据中心——构建具有自己核心竞争力的战略资源储备,从转租运营商IDC资源向自建机房转变,打造华南、华北、华东、西南四大数据中心基地,形成具有企业特色的全国数据中心战略规划,并分享信息产业的丰厚收益。
三、坚持技术研发战略——大数据带来的信息风暴正在发动一次时代的思维变革、商业变革和管理变革。其背后,IDC业务是企业拥有海量数据,通过加大自主研发力度和投入,形成有自主知识产权的核心竞争力及创新产品,优化业务平台,分析、整合、管理巨大数据量的核心技术,将是支撑睿江科技立足于大数据时代的制胜法门。一直以来,睿江的产品和服务得到北京趣游、维动、37玩、广州铁人、乐视等业内有名的企业认可。
机遇总是留给有准备的人,相信像睿江科技这样积极准备的IDC服务商还有很多很多,到时又将给业内带来新一轮的竞争和洗牌,有的服务商会因此愈发壮大,有的服务商则会因为准备不足而日暮西山,但无论如何,广大终端用户将会成为最大的受益者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12