京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析现状、发展计划和面临的挑战
为分析并预测大数据技术的发展现状、发展计划和面临的挑战,IDC将于2013年秋季对德国相关应用企业进行问卷调查。
从技术角度来看,大数据包括像Hadoop、高扩展度数据库、最佳可视化工具以及高性能搜索引擎这样的新技术和已经成熟的技术,如事件驱动处理技术、商业智能技术和数据挖掘技术,这些技术主要用来处理海量的数据。
大数据技术的主要任务是从内部和外部数据源中找出所需的数据,并对这些
数据进行高效快捷的评估,最终提供决策支撑。
全球对大数据技术和服务的投资在增长
目前,大数据在美国最为发达,包括德国在内的欧洲地区在这一领域稍显落后。不过,现在业内人士已经注意到了这一趋势,各个企业中的IT部门正在感受到发展的压力。
期望和前提
数据评估和报告在大多数企业中早已不是新鲜事物,只是如今旧的数据评估和报告工具已经无法满足新的需求:现在的专业人士要求尽量实现数据实时分析,目前的基础设施、数据结构、解决工具以及商业模式根本无法保质保量地完成这个要求。
企业现在面临两个选择:对现有技术进行扩展,或者实现技术升级。大数据技术就是比较理想的新技术。
讨论热点
过去几年,大数据讨论中比较热的话题是技术问题和数据组织问题。经过几年的发展,人们对这些问题的理解有了深入发展,又开启了新的讨论话题。
现在,专业人士讨论的焦点问题是工作量优化,未来关于工作量和新的商业模式的讨论还会更多。2011年和2012年大数据的项目比较少,主要以测试安装为主。
IDC预测,今年和明年这一领域会出现大幅增长。对于企业来说,大数据技术既是挑战,也是机遇。
战略和解决方案
所以,大数据势必成为ICT(Information Communication Technology,信息通信技术)战略的一部分。数据访问和融合也变得越来越重要。
IDC认为,2013年和2014年人们关注的热点将从技术转移到信息查找和知识获取。“软件定义”(Software defined)、融合技术、开源软件及平台是大数据基础设施建设中最核心的问题。其中,开源软件与平台还需要经过一个商业适应的过程。许多企业把投资重点放在机器生成数据的实时分析上,因为这可以加快企业的发展。终端用户希望解决方案可以简单易操作。要实现应用程序和移动解决方案的可视化和直观互动,就要实现大数据的“消费化”。
IDC预测,由于缺乏大数据分析的方法和技术,许多企业将使用“现成的”解决方案。
投资活跃
全球范围内,企业对大数据技术和服务的投资增长都会很快。IDC预测,未来几年的平均增速将大于30%。
市场透明度还不够
企业还有许多待解答的问题。对于许多IT负责人来说,可衡量的商业收益、数据安全、数据法律以及可使用数据的准确定义这些问题都不够透明。对于企业来说,数据正在加速成为运作资源和生产要素。要实现从技术到信息和知识获取的转变、使用开放源、进行实时分析,企业就要对技能、解决方案和服务投资。许多企业对这一领域了解不多,需要有人为他们解释技术、组织、法律以及文化方面的问题。
总的来说,企业在获取大数据技术和分析方面的信息以及咨询需求都非常大。对于这一领域的ICT供应商和服务商来说,这是一个绝好的发展壮大的机会。要制定正确的市场营销策略,获得漂亮的销售成绩,关键就在于了解用户环境中IT和商业决策者的要求和期望。
为验证IDC对大数据分析发展现状、发展计划和要求方面的预测,IDC将于今年秋季对德国的应用企业进行调查。这份调查名为《分析、可视化、预测——2013德国数据策略:大数据分析能否带来商业成功》,主要是了解先进的分析工具在企业中的应用情况,了解企业更倾向于使用哪种解决方案来选择和加工重要数据。
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,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06