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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09