京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
物联网超越大数据成为最热门技术_数据分析师
据福布斯中文网消息,市场调研公司高德纳(Gartner)在上周发布了最新的新兴技术成熟度曲线(Hype Cycle for Emerging Technologies)。去年,大数据享有至高无上的地位,处于高德纳所说的“期望膨胀高峰期”。但现在,大数据已经跌入“幻灭的低谷期”。物联网取而代之,占据了成熟度曲线的最高点。在2012年和2013年,高德纳的分析师们认为,物联网还需要10年以上的时间才会达到“生产率稳定期”。但今年,他们认为物联网只需要5到10年时间就会达到这个最终成熟阶段。高德纳表示:“在我们、我们客户和我们合作伙伴的商业和IT版图上,物联网正成为一个充满活力的组成部分。”
今年成熟度曲线上的一个新面孔是“数据科学”,预计它将在2到5年时间里达到稳定期。与其说它是一项或一套具体的技术,不如说是一个处理大数据的学科。值得指出的是,盖特纳仍然认为大数据还有5到10年时间才会达到稳定期。盖特纳在《成熟度曲线特别报告》(Hype Cycle Special Report)中写道:“虽然对大数据的兴趣依然不减,但它已经离开高峰期,因为该市场已经安定下来,有了一整套合理的方法,新的技术和实践被添加进现有方案。”这话似乎说得有点过早,在某种程度上与5到10年才会成熟的判断相矛盾,这说明高德纳并不是完全确信该市场已经“安定下来”。
物联网超越大数据成为最热门技术
特别报告是高德纳编写的免费文档,很好地概述了“119个领域里2,000项技术、服务和趋势的市场推广和价值认知”。高德纳分析了从2013年到2014年在成熟度曲线上所处位置、达到稳定期所需时间、曝光度和采纳度方面变化最大的技术、服务和学科,发现他们所说的“力量的四条纽带(社交、移动、云端和信息)”与成熟度曲线高峰期部分里那些变化最明显的技术高度相关。高德纳特别指出,数字业务和物联网是对成熟度曲线早期阶段具有很大影响力的两个趋势。
与分析学和移动基础设施一样,物联网也是从创新的萌芽期(成熟度曲线的第一个阶段)向期望膨胀后的高峰期迅速移动的推动力之一。例如,分析能力和工具即服务——盖特纳称之为商业分析平台即服务(baPaaS)——向上移动了12个位次。另一个例子是信息技术(IT)与运营技术(OT)的融合移动了9个位次。盖特纳表示,IT与OT的融合是指标准化IT技术越来越多地用于OT供应商的产品,IT与OT的结合是组织机构对这些变化的反应。越来越多的可用数据和越来越复杂的相关分析是成熟度曲线中某些趋势迅速崛起的推动力。
对于高德纳对新兴技术起伏的判断,皮尤研究中心(Pew Research Center)的互联网、科学和技术研究主管李·雷尼(Lee Rainie)作出了如下评价:“虽然成熟度曲线不是严格地以数据为基础,但高德纳分析师们对技术采纳状况作出的判断常常与其他优秀观察者的看法相一致。在特定创新应该处于曲线什么位置的问题上,有时会有争议,但该曲线所勾勒的总体趋势很少受到质疑。”
2014年标志着新兴技术成熟度曲线这个有用的工具已经问世20周年。该工具旨在跟踪人们对技术和商业创新的周期性兴趣爆发和经常性失望的起起伏伏。高德纳副总裁兼著名分析师贝特西·伯顿(Betsy Burton)谈到了成熟度曲线作为跟踪创新及其商业影响力如何逐渐演变的工具,以及2014年版的新变化。伯顿说:“很多时候,我们看到的是人们的注意力从支持信息、应用、云端系统和大数据的基础设施,转向我们如何运用云计算、大数据和社交的某些能力来解决现实的商业问题。我们正目睹人们的注意力从技术本身转向将这项技术实际运用到现实的商业需求和商业成果中。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,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 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21