今天，随着数据仓库每天运行数千万个查询并支持关键任务操作，技术挑战已经远远超出了硬件的范围。为了跟上不断增长的数据量和多样性，企业需要一个大数据架构，以确保数据通过正确的工具流向正确的用户。 满足企业对大数据技术的需求是Teradata成立的一个关键原因。事实上，公司名称就来自我们管理TB数据的能力。如今，这个数字已经增长到许多个PB的数据！从前，存储和分析大量数据受到可用硬件的限制。我们创建了Teradata数据库来有效管理大规模数据，实现企业分析、解决技术问题并展示将数据集成到关系模型中的力量。 今天，随着数据仓库每天运行数千万个查询并支持关键任务操作，技术挑战已经远远超出了硬件的范围。为了跟上不断增长的数据量和多样性，企业需要一个大数据架构，以确保数据通过正确的工具流向正确的用户。 大数据架构常见问题设计您需要的架构通常从提出正确的问题开始：
大数据技术必须在与世界各地数千家企业的工作中，我们确定了构建能够工作的大数据平台的五个关键必须。我们认为，大数据架构必须能： 1. 集成将数据仓库、数据湖泊和分析统一到单个平台中，可以弥补原始数据源、特定商业智能工具和标准CRM应用程序之间的差距。这大大降低了传统“混合”环境的复杂性，使公司能够摄入非常快速移动的数据集。它还为用户提供跨平台访问数据和分析引擎。 2. 扩展根据IDC最近的一项调查，56%的受访者表示，如果供应商不提供灵活的IT消费选项，他们将断然拒绝IT基础设施提供商或IT云服务提供商。为了响应我们客户的要求，Teradata开发了Vantage，一个数据分析软件平台，无论在云、混合还是本地，都以任何最适合他们的方式使用。我们知道，客户可能无法预测下个月所需的分析能力规模，更不用说明年了，因此，随着部署策略的转变，我们为他们提供了调整分析工作负载的灵活性。 3. 预测许多分析师和专家说，今天您的企业收集和管理大数据的能力是一个预知的结论——重要的是您预测和处理大数据的能力。这就是人工智能及其子集学科机器学习的用处。机器学习使计算机能够无需手动编程即可学习，从而能够从预测未来情景的数据中看到规律并构建模型。这对于确定客户购买产品的倾向、优化制造工厂中每台机器的输出或改善您的安全态势非常有用。 当我们开发Vantage时，我们确保该平台将支持各种高级分析功能。例如，机器学习引擎为路径、模式、统计和文本分析提供了100多个预先构建的分析功能，以解决广泛的分析问题。同样，图形引擎提供一组功能，可发现网络中人、产品和流程之间的关系。 4. 可访问您将通过支持自助分析的技术和政策，减少数据孤岛，提高企业的创新率。理想情况下，您组织内的人员可以访问有效开展工作所需的正确工具和数据，而无需向IT申请权限。这使您的人员能够花更少的时间拼接不同的解决方案，并有更多的时间查找和应用对业务最关键战略问题的答案。 您的技术还应支持用户喜欢的任何语言和工具。有了Vantage，数据科学家和业务分析师也可以使用相同的数据，即使他们使用不同的工具和语言。Vantage集成了客户首选的工具和语言，包括 SQL、R、Python、Tableau、Qlik和Teradata应用中心、Jupyter和RStudio。 5. 开放创新新兴的先进分析案例和各种数据来源的爆炸性增长，是吸引数据科学家利用各种数据科学技术的有力手段。您的技术应该是全面的，能够解决今天以及未来的业务问题，所以您将需要一个能与将来出现的任何新工具和技术兼容的架构。这就是我们开发Vantage的初衷，将开源和商业分析技术相结合。 支持大数据分析的技术正在迅速变化。为了创建长期、可持续的大数据技术战略，构建集成各种数据流、工具和应用程序的架构至关重要；视业务需要而定可扩展；支持先进的预测分析能力；无论您组织内的每个人担任什么角色，都可以访问；并且可以支持未来必然要发生的开放创新。考虑到这些标准，您将在全球数据经济的持续扩张中具备获得优势的充分条件。 好奇Teradata Vantage能帮你吗？了解更多关于Vantage的详细情况 到了2020年，世界上每个人每秒将创造7 MB的数据。在过去的几年里，我们已经创造了比人类历史上更多的数据。大数据席卷全球，并且没有放缓的迹象。人们可能会想，“大数据产业从哪里开始？”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。 1. 机器学习将成为大数据应用的下一件大事当今最热门的技术趋势之一就是机器学习，它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测，机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析，从而使企业能够轻松克服未来的挑战。 2. 隐私将成为最大的挑战无论是物联网还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要，因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍，如果不能有效应对数据安全问题，我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。 3. 将会出现首席数据官这个新的职位人们可能熟悉首席执行官（CEO），首席营销官（CMO）和首席信息官（CIO），但是否听说过首席数据官（CDO）?如果答案是否定的话，别担心，因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究，将会出现首席数据官这个新的职位，企业将任命首席数据官。虽然，首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求，但是各行业厂商广泛采用大数据技术，聘请首席数据官将成为常态。 4. 数据科学家的需求量很大如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路，那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长，组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么?深入数据科学的世界，将会拥有更美好的未来。 5. 企业将购买算法，而不是软件人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后，企业可以自己添加数据。与购买软件相比，购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上，正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整，但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。 6. 对大数据技术的投资将会大幅增长调研机构IDC分析师表示，“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1,220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异，但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多，医疗保健，银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。 7. 更多的开发人员将加入大数据革命据统计，目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是，大数据才刚刚开始，未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序，其数量激增。有了更高薪水的经济回报，开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。 8. 规范分析将成为商业智能软件的一部分企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天，企业需要单一软件，提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势，我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。 IDC公司预测，一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化，企业可以快速筛选大量的数据，从而获得比竞争对手更大的竞争优势。 9. 大数据将帮助企业打破生产力记录如果企业投资大数据，可以带来更高的投资回报，特别是在提高业务生产力方面。据IDC介绍，投资于这项技术并能快速分析大量数据并提取可操作信息的组织，在生产率方面比竞争对手获得更多的收益。记住，关键是行动。企业需要可付诸行动的信息使其生产力提升到新的高度。 10. 大数据将被快速和可操作的数据替代据一些大数据专家介绍，大数据已经死亡。他们认为，企业甚至没有使用他们能够访问的一小部分数据，而大数据并不总是意味着更好、更快，迟早有一天，大数据将被快速和可操作的数据所取代，这将有助于企业在正确的时间做出正确的决定。企业拥有大量数据，只有有效和快速地分析这些数据，并从中提取可操作的信息，才会带来更多的竞争优势。 ——End—— 作者：HERO 来源：http://www.36dsj.com/archives/101562 本文来源于人人都是产品经理合作媒体@36大数据，作者@HERO 题图来自PEXELS，基于CC0协议 未来有哪些因素推动大数据发展 来源 | 物联网智库2021-11-30 18:40:25 大数据行业发展现状趋势及前景分析大数据行业发展现状及前景如何?近年来，在全球经济数字化浪潮的带动下，我国大数据与实体经济的融合应用不断拓展。大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的甜头。利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这不但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。随着融合深度的增强和 大数据行业发展现状趋势及前景分析大数据行业发展现状及前景如何?近年来，在全球经济数字化浪潮的带动下，我国大数据与实体经济的融合应用不断拓展。大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的"甜头"。利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这不但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。 近年来，大数据时代广泛存在的个人信息泄露问题引发各界密切关注。今年，随着个人信息保护法、数据安全法等相关法律法规的落地，这样的问题有望逐步得到解决。 业内人士表示，作为典型的数据“密集型”行业，这些庞大数据既是助推银行不断壮大的生产力要素，也是审视其更好发展的关键命题。在数据安全日益升级趋势下，一场升级数据治理体系的行动正在银行业金融机构全面铺开。 据中研产业研究院公布《2022-2026年中国大数据行业竞争格局及发展趋势预测报告》显示 根据数据显示，大数据行业的岗位每年在以超过20%的速度递增着，这样来看的话很自然地就会产生大量的岗位机会，并且可以相信的是随着行业快速发展，岗位也随着企业的业务增长不断增多，要知道现在各大高校都开设了新的与大数据相结合的课程，未来大数据发展肯定会越来越好。 目前，近六成企业已成立数据分析相关部门。调查发现，59.2%的受访企业已经成立了数据分析相关部门;同时，27.3%的企业正在计划成立数据部门，绝大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。 营销分析、客户分析和内部运营管理是大数据应用最广泛的三个领域。调查发现，超过60%的企业将大数据应用于营销分析;其次，52.2%的企业将大数据应用于客户分析;另外，超过50%的企业将大数据应用于内部运营管理。相比之下大数据分析在企业供应链管理等方面的应用比例还有待提升。 大数据杀熟的趋势移动互联时代，随着越来越多的数据产生，用户隐私保护日益成为市场及监管机构关注的热点，当前，仍有部分数字科技类企业强制或在用户不知情时开放与其提供的服务毫不相关的各种手机权限。随着数据安全合规的监管日益严格，“知情”、“自愿”、“适度”、“必要”等限制性要素将成为每一家数字科技公司收集客户信息的原则。 据中国互联网络信息中心(CN-NIC)发布的《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至今年6月，我国网民规模已达10.11亿人，拥有互联网网站422万个、应用程序302万款。个人信息的收集、使用日趋广泛，个人信息保护问题，尤其是侵犯个人隐私的大数据杀熟，已成为社会最为关注的焦点问题之一。对于消费者来说，大数据杀熟现象主要表现在价格歧视上，也就是“不同人不同价”。  未来推动大数据行业市场需求增长的主要因素1.物联网的兴起 智能手机已经应用于控制家用电器上，Google Assistant、小米小爱相关智能设备在家庭中实现特定任务自动化 2.人工智能的广泛应用 AI执行任务比人类更快、更精确，从而能够减少错误并改善整体流程 3.暗数据迁移到云 尚未转换为数字格式的数据称为暗数据，它是尚未开发的巨大存储库，未来这些模拟数据库将被数字化并在迁移到云中，它们的利用，有利于企业进行预测分析决策 4.量子计算 尽管量子计算尚处于起步阶段，但相关研究实验从未停止，量子计算将能够极大提升计算机数据处理能力，缩短处理时间。 5.边缘计算 随着物联网发展，企业收集数据方式逐渐转向设备端，对数据传输处理延迟提出更高要求，由于边缘计算相对云计算更加靠近数据源头可以有效降低数据传输处理到反馈的迟延，同时具有显著效率成本优势和安全隐私保护优势 6.开源解决方案 越来越多的免费数据和软件工具公开可用，例如开源软件，在加速数据处理方面取得了较大进步，同时具有实时访问和响应数据功能，小型组织和初创企业将从中受益。毫无疑问，开源软件更加便宜，可以帮助企业降低运营成本，未来将会蓬勃发展。 未来行业市场投资前景如何?想要了解更多行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2026年中国大数据行业竞争格局及发展趋势预测报告》。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析，洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在，评估行业投资价值、效果效益程度，提出建设性意见建议，为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。 |
大 數據 的 應用 及 未來 趨勢
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