京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云分析将发挥优势 大数据与云将结合_数据分析师
2014年,云计算市场迎来了快速发展的一年,在这一年,我们也看到了云计算项目在各个领域的落地。走过走过硕果累累的2014,喜迎豪情万丈的2015,在今年的开始,我们不妨来畅谈一下2015年云计算市场的一些发展趋势。
2015年云计算新趋势:大数据与云将结合 放大图片
趋势一:云计算无处不在
2014年,我们已经见到了云计算快速发展之趋势,随着2015年的发展,云计算将已更加快速的趋势进入每个行业。云将会触及到我们每个人的生活的方方面面,并且刺激出令人兴奋的创新。云将关系到每个人的生活、工作等等。
趋势二:大数据与云将结合
云计算快速发展的同时,大数据行业也迎来了井喷的发展,但面对大数据快速增加的存储需求,怎样才能解决这个难题呢,云无疑是大数据最好的解决平台,首先,云计算能够提供灵活的扩展空间,同时,云计算还能够提供强大的计算能力,帮助企业发掘数据价值。
趋势三:云分析将发挥优势
大数据与云的结婚,在存储方面已经实现,但是在分析方面,在2015年将可能带来可喜的变化,利用云计算,可以帮助企业分析数据的意义,发掘商业的价值,云分析几乎影响着每位消费者和每个商业领域。无论你是个人还是企业,都将会被云分析所影响。
趋势四:云将实现自助分析
过去企业内部的IT分析系统处于旧式IT的最顶点:在专用硬件上运行一个集中式数据仓库。
在现代企业中,这种陈旧的方式是不能接受的。企业业务部门需要变得更加敏捷、更快速地响应业务需求,并开发客户真正需要的产品方面,数据分析将发挥着至关重要的作用。但这种集中式、不够灵活的旧式数据仓库模式往往使企业用户陷入困境。而基于云平台的数据分析完全改变了这种情况。
业务部门现在借助云服务的资源,在云中迅速创建自己的数据仓库,并可根据其需求和预算选择数据仓库的规模和速度。可以是一个在白天运行、拥有2个节点的小型数据仓库,也可以是一个仅在星期四下午运行几个小时、拥有1000个节点的大型数据仓库,或是一个在夜间运行,以在第二天向工作人员提供所需数据的数据仓库。
趋势五:云计算让世界变得智能化
近来,人们更多的去谈论智能化这个词,人们意识到未来一切都可以变得"智能化"-- 智能手表、智能衣服、智能电视、智能家居和智能汽车。并且绝大多数的智能设备的软件都是在云端运行的。
智能生活 放大图片
无论是家里的温控器、手腕上的活动跟踪器,还是漂亮的超高清电视上的智能电影推荐,它们都由在云上运行的分析引擎驱动。由于这些智能产品的"智能"存在于云中,这也催生了新一代设备。实现了路灯照明的智能化的飞利浦CityTouch就是一个很好的例子。
趋势六:云分析将改善人们生活
云分析能够利用城市环境信息来改善世界各地城市居民的生活条件。芝加哥正在进行的工作就是一个很好的例子。芝加哥是首批在全市范围内安装传感器来永久测量空气质量、光强度、音量、热量、降水、风和交通的城市之一。如此设计将大大提升人们的生活质量。
趋势七:云将实现工业物联网
当我们想到物联网(IoT)时,我们通常重点关注物联网对消费者而言意味着什么。但在2015年,我们将见证一个不同的物联网的崛起--工业物联网。工业机械将与互联网连接,把数据传输到云中,以获得有关使用情况的洞察、提高效率,避免停机。
综上,在未来云计算市场上,越来越多的东西将会受到云的影响!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 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 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24