京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
把握客户需求 “淘金”大数据市场_数据分析师
目前,虽然中国大数据市场还处在初级阶段,但增速非常迅猛,应用也极其广泛,不管是云计算、物联网、智慧城市还是移动互联都要与大数据扯上关系。未来是数据为王的时代,大数据应用将会越来越广泛的落地在各个领域,大数据绝对是企业未来实现业务突破的重点。
淘金大数据
很多人说,大数据就是大量的数据,事实上,大数据不仅是大,它的复杂性和沙里淘金的重要性对于各行各业的企业而言都是一个头疼的问题。因为客户无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对大数据内容进行抓取、管理和处理的数据集。因此,专家认为,大数据的真谛就是在海量数据中淘金的过程。
这一观点同HDS不谋而合, 即HDS更关注、处理有意义的大数据。中国的大数据特点十分显著,这些特点促成了今天中国的行业客户面对大数据应用时的需求在一定程度上存在的共性。简而言之可以归结为以下三点:
首先,数据体量大,这些大型的数据集有可能会达到PB规模。这就促使客户数据容量的需求非常显著;其次,数据类别繁琐,囊括了半结构化和非结构化数据,从而促使客户需要借助智能工具,实现对所有类型数据的索引、搜索和发掘。最后,所有的这些大数据应用的需求,都能够为企业带来价值。
HDS专注于利用大数据为企业实现真实的业务价值,也就是所谓的“Internet of Things that matter(关键型物联网)”。利用HDS的IT基础架构、分析、内容、云解决方案及服务,可以说推进了整个世界的数据战略管理和分析。而且HDS能够有效整合信息技术(IT)和运营技术(OT),从而为企业和社会的转型及发展提供有价值的商业洞察。从而满足上述不同行业客户对大数据的应用需求。
适用于各行灵活方案
确实,HDS基于对云计算和大数据的深入研究,提供的IT基础架构、分析、内容、云解决方案及服务,已经帮助客户应对在医疗、生命科学、能源研究、社会基础设施等各领域的诸多挑战和需求。
首先,针对大数据的容量需求,HDS 的第一大“利器”是针对结构化数据的虚拟存储平台(Virtual Storage Platform,VSP)是业内唯一可进行三维扩展的存储平台:(1)纵向扩展,在单一单元中增加处理器、连接性和容量,从而优化开放系统与大型机环境的性能;(2)横向扩展,满足不断升级的服务器需求和容量要求;(3)纵深扩展,优化多厂商存储环境,从而保证所有存储资产的投资回报。目前,借助HUS中型企业可以在不影响性能的情况下能够扩展系统容量达到近3PB,自动更正性能问题,通过动态虚拟控制器实现快速预配置。此外,通过VSP的虚拟化,大型企业可以创建接近四分之一EB容量的存储池。
其次,针对大数据最于难应对的非结构化数据,HDS 的应对“利器”是内容归档平台HCP(Hitachi Content Platform),它能把结构化和非结构化数据集成到一个单一的动态归档架构中,同时有效消除各种应用的冗余数据。另外,HDI(Hitachi Data Ingestor)能与HCP 紧密结合,将HCP 数据快速、安全地分发到用户和现有应用程序,从而实现区域的数据分享。
最后,所有的大数据方案都是为了给客户带来大价值。这也是关注、处理有价值数据的HDS的一贯宗旨。HDS的先进大数据方案和服务,确保了客户IT投资的价值并充分发掘数据资产的价值。HDS VSP 可实现将其全部虚拟化,并将同一类型的硬盘(如SSD、SAS、SATA)重新“捆绑”在一起。HDS 还采用了动态分层技术。针对结构化数据的存取,一定要“快”。HDS VSP可以根据数据被调用的频率,自动将常用的数据搬到最高层,提高效率。
另外,HDS 虽然拥有庞大的数据,但是躺在那里睡觉的数据是没有任何价值的,只有盘活这些数据,才能体现出数据资产的价值。利用HCP,就像使用Google 搜索网络内容一样在其内部网络上轻松快捷地搜索所需内容。为了不增加用户的负担,HCP 不会给用户造成新的存储孤岛,也不需要更多的软件工具和管理界面,而是为用户提供了一个单一管理界面,为用户实现包括HCP 在内的整个HDS 的分层存储环境的监测、报告与控制,从而降低了运营成本,最大化地实现投资回报率。
HDS专注于利用大数据为企业实现真实的业务价值。利用HDS的IT基础架构、分析、内容、云解决方案及服务,HDS能够有效帮助各行业客户整合信息技术(IT)和运营技术(OT),为企业和社会的转型及发展提供有价值的商业洞察。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【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 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02