京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年至未来三年,中国的云计算将越来越成为一种基础设施,不使用云计算的场合会越来越少。未来企业级云计算在微观层面将趋于智能、敏捷、简化;在中观层面将强调可信可靠;在宏观层面将构筑大生态。
智能
新一轮科技革命和产业变革正在兴起,全球科技创新呈现出新的发展态势和特征。这场变革是信息技术与制造业的深度融合,是以制造业数字化、网络化、智能化为核心,建立在物联网基础上,同时叠加新能源、新材料等方面的突破而引发的新一轮变革,将给世界范围内的制造业带来深刻影响。以智能制造为代表的云计算微观层面的应用将在未来三年大放异彩。受发达国家工业回流的影响,与“工业4.0”相对应的《中国制造2025》也将在2015年出台,将极大促进中国制造业的转型发展。
敏捷
企业级云计算将帮助用户提高业务的敏捷性。云服务提供商不仅需要关注客户的IT需求,更要替客户去考虑他们的客户(end user)需要什么,并且把对终端客户的需求理解融入IT的重构中。在中国经济“新常态”背景下,每个企业都面临着巨大的业务压力,有限的IT预算必须投向能够直接改善企业业务的应用领域。然而事实上,中国个人移动云服务应用已经十分广泛,但“撒手锏”级企业移动应用还较少,这是企业对云服务热情不高的直接原因。
再则,我们从这个词汇的基本含义出发来考虑“敏捷”二字:一些机构采用云计算架构之后,发现IT系统的响应速度非但没有提高、反而变慢了;这也影响了企业采购云服务的积极性。因此云服务提供商必须与用户共同考察、规划新的IT架构,在技术上确保原有IT架构到云计算的平滑迁移、实现无缝对接。
简化
随着移动互联网技术的飞速发展,BYOD(Bring Your Own Device,自带办公设备)已悄然成为了一种新的办公模式。无论企业愿意与否,廉价且配置较高的移动智能终端设备以及日趋成熟的应用系统,大量私人设备进入办公场所已成为不争的事实。BYOD的兴起使得企业的IT环境越来越复杂,并且极大地影响着企业的安全基础架构、安全政策。
面对海量数据的增长,传统的IT架构和数据处理方式无法有效地应对大数据环境。数据的存储、计算、管理、分析等节点都需要适应大数据需求的方案,同时也要满足性能上的扩展。
未来企业部署云计算,必须能够有效简化IT架构,并且帮助企业降低大数据平台的复杂性,简化运维,提升资源活性和利用效率。能够做“减法”的云计算才是未来需要的云计算。
可信与混合云
长期困扰中国云计算用户和服务商的安全和隐私保护问题或许有另一种解决思路,那就是第三方的可信可靠认证和混合云架构。
目前中国大部分用户对云计算的态度从“用不用”转变为“用谁的”,那么云服务认证体系的逐步健全将使用户更加信赖那些通过了“可信认证”的服务商,一定程度上给云服务“松绑”、摆脱长期困扰用户的安全魔咒,云服务——尤其是公有云市场将实现发展的突破。
2014年7月,由工信部指导,工信部电信研究院、中国通信标准化协会主办,数据中心联盟和云计算发展与政策论坛承办的“2014可信云服务大会”正式发布了第一批通过“可信云服务认证”的云服务提供商名单并颁发证书。目前国内公有云发展还处于市场培育期,用户还未对公有云建立充分信任。这一认证无疑将让云服务变得更加具有可信性,有利于国内云平台的规范和发展,亦在一定程度上提升了因安全性而广为用户担心的公有云服务的可信赖度,将逐步消除用户使用云计算的安全担忧。在可信云服务的认证体系下,云服务商所提供的服务协议和运维管理的规范程度都将得到认证和评估,用户可根据评估认证结果择优选择云服务商,从而获得可信、安全、高质量的云服务。
采用混合云架构也是未来企业级用户降低安全风险、同时节约IT支出的主要措施。将关乎自身利害的核心应用置于私有云,而将不那么敏感的数据和应用置于公有云;这将是政府机构和大型企事业单位的折中选择。
大生态
中国已经拥有非常完整的云计算产业链,但是产业链各环节的合作并不那么“默契”。我们更多地看到的是,大型的IT企业都在努力打造大而全的自身链条,即使有企业间的合作,也往往是“弱弱联手、抱团取暖”,真正的“强强联合、共享江山”则少之又少、少到几乎看不见。中国云计算生态环境尚不成熟,目前的合作模式仍相对传统,服务商和渠道商缺乏创新的合作模式,无法满足用户对云计算的价值需求。传统模式的问题在于:丙方协助乙方卖产品给甲方,这一过程中价格层层加码,服务价值却未能同步增值;最后甲方因性价比超出承受能力而不买账,而乙方、丙方都没赚到钱,从事云服务业务多年还是没有真正发展起来。
环境永远是变化的,只有这一点是不变的。而近两年中国商务环境的变化比以往任何时候都要来的迅猛,完全颠覆了社会生活的诸多方面。传统的单维链条生态体系正在解构,越来越多的IT厂商开始快速转型,重新构建更为多元、更为开放的复合生态体系,将自身价值有机融入整个生态圈中,为用户提供差异化的价值体验。未来企业可能选择全新行业的合作伙伴、采用全新的合作模式,为用户创造价值。用年轻的心态、创新的理念、自身的调整去拥抱、去适应这些变化,在变革中生存、在变革中强大,这是未来行业领袖的必备素质,成为引领时代变革者。
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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09