京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算和大数据 应用各不相同_数据分析师考试
现在,云计算和大数据无疑都是很火的概念,业内对他们的探讨也愈演愈烈,那么云计算与大数据的不期而遇又产生了怎样的联系呢?有人说云计算和大数据是双胞胎,两个是不同的个体,互相依赖又相辅相成,也有人说大数据是来搅局的。
云计算VS大数据
对此,IBM全球高级副总裁、系统与科技部(STG)总经理Rod Adkins认为,当前全球IT领域有了令人振奋的发展趋势和挑战,现在每天有大量数据和信息生成,这为大数据分析提供了机会;数据中心的挑战也为IT提供了新机会,比如云计算,能降低数据中心成本;IBM希望通过智慧的运算,实现智慧的地球的愿景。
英特尔亚太研发有限公司总经理、软件与服务事业部中国区总经理何京翔认为,大数据本身其实是信息革命的一个新引领。在未来几年随着物联网的发展,可能会有2100亿个RFID或者集群,在我们的环境之中,如果未来的移动互联、物联网如果变成现实,我们的生活会被传感器、会被数据采集装置所拥抱,这时候数据量将更大。这些数据量仅仅是数据,并不能解决问题,它要从数据变成信息、变成智能、变成商业价值,这才能够体现出真正的大数据的价值。
VMware全球高级副总裁范承工认为,在过去三年当中,看到大数据的发展从无到有,市场上大家说大数据的趋势,三年前可能还没有人说这个词,现在已经如火如荼。然而,现在除了数据本身发生了改变,云计算也使数据变得更加分散,在这样的趋势下,传统数据库对于海量数据的需求、快的需求、开发者数据多样化的需求难以满足,使各种各样的解决方案大行其道。
EMC的大数据和存储专家、EMC资深产品经理李君鹏认为,大数据本身就是一个问题集,云技术是目前解决大数据问题集最重要有效的手段。云计算提供了基础架构平台,大数据应用在这个平台上运行。目前公认处理大数据集最有效手段的分布式处理,也是云计算思想的一种具体体现。
对于大数据给云计算带来的影响,Teradata技术总监Stephen Brobst表示,公有云架构对数据仓库没有影响,因为企业的CIO不会无缘无故把财务数据或者客户数据放到云上,那样很危险。然而,是私有云架构确实有影响:第一,通过私有云,可以巩固数据集市,减少利用率不足的问题;第二,可以通过灵敏的方式将数据集成,实现业务价值。
大数据和云计算应用各不同
其实云计算与大数据的不同之处在于应用的不同,主要在两个方面:
第一,在概念上两者有所不同,云计算改变了IT,而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。
第二,大数据和云计算的目标受众不同,云计算是卖给CIO的技术和产品,是一个进阶的IT解决方案。而大数据是卖给CEO、卖给业务层的产品,大数据的决策者是业务层。由于他们能直接感受到来自市场竞争的压力,必须在业务上以更有竞争力的方式战胜对手。
大数据不仅仅是Hadoop
Hadoop是Apache基金会发起和研发的,是目前业界公认的开放平台之一。授权公司可以发布自己相应的Hadoop版本。以Hadoop为代表的分布式系统,是大数据系统必要组成部分。必要性体现在现在的大数据中很多数据是机器产生的数据,或者是物联网各种各样的探测器、电脑产生的日志,这些是人为产生的,而且数量巨大,不适合把它直接放到数据库中去,而Hadoop就提供了全新的方式,可以轻松进行平面扩展,把这些数据放在库里进行任意的数据分析。Hadoop成功的建立了这个环境,使得围绕Hadoop的软件能够提供各种各样的功能,完成智能分析工作。
然而,大数据不仅仅是Hadoop,在对数据进行分析时,用户可以把数据放池子里,Hadoop则把这些数据分成几百个、几千个节点,这是在特定的某些应用场景必须进行的部分。但是更多的应用场景是需要实时的反应,互动的反应,这时候就需要其他技术,包括内存类检索技术,甚至在数据产生时要进行实时反应的技术。这些技术都结合在一起,才是一个完整的大数据处理系统。
各大厂商应对大数据
不论大数据时代是否真的来临,作为企业级服务厂商都应该走在受众的前面,应对大数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 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 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25