
据说大数据十年内会成为屌丝产业_数据分析师培训
先从马云说起,马云最近几件事很闹心,阿里的股票从最高的 119 跌倒了 81 块,跌去了三分之一,年初取消了全员红包搞得民怨沸腾,天猫总裁乔峰被免职,网上传言纷纷,甚至还有小道消息是天猫团队周末不加班导致。经过前面两年吹泡泡之后,淘宝还是要终归回归企业发展的本质来,就是要赚钱。前面我写过一篇文章《 泼一泼阿里的冷水,阿里几大隐忧 》,我还是维持我当时的看法淘宝仍能估值太高。
为什么说到淘宝,是想说说大数据产业。国内的大数据的主要推手应该就是淘宝。当年马云把数据作为整个集团的战略,阿里的飞天平台搞的众人皆知。大数据技术大红大紫,市场上第一次出现”数据科学家“这个职位。经过几年的概念之后,大数据也归于理性,很多企业都在思考数据变现问题。大数据当前怎么变现,未来怎么走,这个产业能辉煌多久?
先来看看网络的未来形态,业界有声音是数据中心加 5G 。数据中心, 维基百科 给出的定义是“数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含 冗余 的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置”。谷歌在其发布的《 The Datacenter as a Computer 》一书中,将数据中心解释为“多功能的建筑物,能容纳多个服务器 以及通信设备。这些设备被放置在一起是因为它们具有相同的对环境的要求以及物理安全上的需求,并且这样放置便于维护”,而“并不仅仅是一些服务器的集合”。
数据中心的核心不是服务器数量,物理规模,而是在于上面承载的丰富的业务,大数据技术未来在数据中心是作为一个基础工具或者服务提供于各个业务调度,所以当前从架构和技术来讲,大数据技术怎么服务化上 PaaS , NFV 是一个很好的课题。从价值链条来说,大数据不是直接能变现的业务,只是一个支持和服务于业务的工具和平台,是属于产业链下游的行业。当前大数据技术还没有成熟,大家更多的是看到它未来的前景,所以大数据技术人才非常吃香,各家有实力的公司给的薪水都相当高,因此突然之间成为了一个热门的行业。但是在可见的将来,作为工具和基本服务的定位很难改变,工具会有成熟的一天,待工具成熟之后,这个行业也就估计要走向没落。
技术的发展通常有一个十年的规律,十年技术就有一个更新换代的机会。如果我们将 2013 年作为大数据的元年,那么到 2023 年,这十年是这个技术的快速发展和辉煌的黄金时期, 10 年里面, 5 年上升, 5 年落寞。所以有志在大数据技术里面有所作为的人,机会窗不多了,还有 3 年时间。
历史一直在重复潮起潮落的故事,十年后,一切最终归于平静。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04