
2015年大數(shù)據(jù)行業(yè)的9大關(guān)鍵詞
2015年, 大數(shù)據(jù) 市場(chǎng)的發(fā)展迅猛,放眼國際,總體市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)增加,隨著人工 智能 、 物聯(lián)網(wǎng) 的發(fā)展,幾乎所有人將目光瞄準(zhǔn)了“數(shù)據(jù)”產(chǎn)生的價(jià)值。行業(yè)廠商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大數(shù)據(jù)公司已經(jīng)投入大量資金研發(fā)相關(guān)技術(shù),Hadoop供應(yīng)商Hortonworks與數(shù)據(jù) 分析 公司New Relic甚至已經(jīng)上市。而國內(nèi),國家也將大數(shù)據(jù)納入國策。
我們?cè)谀甑妆P點(diǎn)了2015年大數(shù)據(jù)行業(yè)九大關(guān)鍵詞,管窺這一年行業(yè)內(nèi)的發(fā)展。
①BI——挑戰(zhàn)
2015年對(duì)于商業(yè)智能(BI)分析市場(chǎng)來說,正由傳統(tǒng)的商業(yè)智能分析快速進(jìn)入到敏捷型商業(yè)智能時(shí)代。以QlikView, Tableau和SpotView為代表的敏捷商業(yè)智能產(chǎn)品正在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的IBM Cognos 、SAP Business Objects等以IT為中心的BI分析平臺(tái)。敏捷商業(yè)智能產(chǎn)品也正在進(jìn)一步細(xì)化功能以達(dá)到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。
②國家政策——戰(zhàn)略
今年中國政府對(duì)于大數(shù)據(jù)發(fā)展不斷發(fā)文并推進(jìn),這標(biāo)志著大數(shù)據(jù)已被國家政府納入創(chuàng)新戰(zhàn)略層面,成為國家戰(zhàn)略計(jì)劃的核心任務(wù)之一:2015年9月,國務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》,大力促進(jìn)中國數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)將被作為戰(zhàn)略性資源加以重視;2015年10月26日,在國家“十三五”規(guī)劃中具體提到實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。
③深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)——崛起
人工智能如今已變得異常火熱,作為機(jī)器學(xué)習(xí)中最接近AI( 人工智能 )的一個(gè)領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)在2015年不再高高在上,很多創(chuàng)新企業(yè)已經(jīng)將其實(shí)用化:Facebook開源深度學(xué)習(xí)工具“Torch”、PayPal使用深度學(xué)習(xí)監(jiān)測(cè)并對(duì)抗詐騙、亞馬遜啟動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、蘋果收購機(jī)器學(xué)習(xí)公司Perceptio ……同時(shí)在國內(nèi),百度、阿里,科大訊飛也在迅速布局和發(fā)展深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)。
④Sort benchmark 阿里云 ——最快
阿里云在Sort Benchmark(全球科技公司“計(jì)算奧運(yùn)會(huì)”之稱)的2015年排序競(jìng)賽中用不到7分鐘(377秒)就完成了100TB的數(shù)據(jù)排序,打破了Apache Spark的紀(jì)錄23.4分鐘。
⑤Spark——共存
Spark近幾年來越來越受人關(guān)注,2015年6月15日,IBM 宣布投入超過3500名研究和開發(fā)人員在全球十余個(gè)實(shí)驗(yàn)室開展與Spark相關(guān)的項(xiàng)目。
與Hadoop相比,Spark具有速度方面的優(yōu)勢(shì),但是它本身沒有一個(gè)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng),因此越來越多的企業(yè)選擇 Hadoop 做 大數(shù)據(jù)平臺(tái) ,而 Spark 是運(yùn)行于 Hadoop 頂層的內(nèi)存處理方案。Hadoop 最大的用戶(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中運(yùn)行著 Spark。Cloudera 和Hortonworks 將 Spark 列為他們 Hadoop發(fā)行的一部分。Spark 對(duì)于 Hadoop 來說不是挑戰(zhàn)和取代相反,Hadoop 是 Spark 成長(zhǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)。
⑥Pivotal——開源
2015年2月,Pivotal宣布其大數(shù)據(jù)套件的三個(gè)核心組件開源:基于內(nèi)存的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫GemFire、基于 Hadoop架構(gòu) 的大規(guī)模并行SQL 分析處理引擎HAWQ、大規(guī)模并行處理分析數(shù)據(jù)庫Greenplum。
Pivotal開放其大數(shù)據(jù)套件核心組件的源代碼,最主要原因是Cloud Foundry開源戰(zhàn)略成功驅(qū)動(dòng),部署大數(shù)據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)。
⑦Palantir——神秘&多金
2015年7月起Palantir開始發(fā)起新一輪融資,達(dá)到8.8億美元,截止目前已經(jīng)共計(jì)融資23.2億美元,公司估值200億美元,排名世界第四,僅次于Uber。
Palantir是一家位于加州的大數(shù)據(jù)科技公司。該公司的技術(shù)是在海量信息之間建立聯(lián)系、尋求有價(jià)值的線索,為情報(bào)機(jī)構(gòu)提供結(jié)論:在摩根大通內(nèi)部用于定位網(wǎng)絡(luò)欺詐,在橋水聯(lián)合基金,Palantir被用來管理1570億美元的投資基金。該公司曾經(jīng)幫助美國政府追蹤基地組織頭目奧薩馬·本·拉登。由于其主要客戶是政府機(jī)構(gòu),外界對(duì)它的內(nèi)部狀況了解不多。
⑧DBaaS——火爆
隨著Oracle 12c R2的推出, 甲骨文 以全新的多租戶架構(gòu)開啟了DBaaS(Database-as-a-Service,數(shù)據(jù)庫即服務(wù))新時(shí)代,新的數(shù)據(jù)庫讓企業(yè)可以在單一實(shí)體機(jī)器中部署多個(gè)數(shù)據(jù)庫。在2015年,除了趨勢(shì)火爆,12c多租戶也在運(yùn)營商、電信等行業(yè)投入生產(chǎn)應(yīng)用。
據(jù)分析機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè),2012年至2016年公有數(shù)據(jù)庫云的年復(fù)合增長(zhǎng)率將高達(dá)86%,而到2019年數(shù)據(jù)庫云市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到140億美元。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比,DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可擴(kuò)展性等云計(jì)算特有的優(yōu)點(diǎn)。
⑨數(shù)據(jù)科學(xué)家——性感
隨著行業(yè)的發(fā)展,人才顯得尤為重要,各公司都期待數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人才能夠挖掘數(shù)據(jù)信息,來幫助公司開源節(jié)流。美國招聘網(wǎng)站Glassdoor的報(bào)告稱,數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均年薪為118709美元(約合人民幣737550元),而程序員的平均年薪為64537美元(約合人民幣400974元)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠通過統(tǒng)計(jì)變成涉及、開發(fā)和調(diào)用算法而支持業(yè)務(wù)決策;管理海量數(shù)據(jù);可視化數(shù)據(jù)以輔助理解。其需要具備三項(xiàng)基本技能:數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)能力、在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí),被《哈佛商業(yè)評(píng)論》評(píng)委二十一世紀(jì)最性感的職業(yè)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10