全球大数据和业务分析收入预计到2019年突破1870亿美元

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

根据IDC新的全球半年度大数据和分析开支指南,全球大数据和业务分析收入将从2015年的1220亿美元增加到2019年超过1870亿美元,在5年间的增幅超过50%。这个新的开支指南在IDC此前的预期基础上进行了扩展,提供了技术、行业和地区方面的详细收入信息。

在大多数的预测期内,服务相关的商机将在所有大数据和业务分析收入中占到超过一半的份额,IT服务的收入是业务服务年收入的近3倍。软件将是第二大类别,到2019年收入规模将超过550亿美元。其中近一半的收入将来自于最终用户查询、报告、分析工具和数据仓库管理工具的采购。硬件开支到2019年将增长至接近280亿美元。

呈现出最大收入机遇的行业是离散制造(到2019年达到228亿美元)、银行(221亿美元)以及加工制造(164亿美元)。其他四个行业——联邦/中央政府、专业服务、电信和零售业——将到2019年产生超过100亿美元的收入。收入增幅最高的行业将是公共事业、资源产业、医疗保健和银行,尽管在开支指南中提及的几乎所有行业都将在5年预测期内增长超过50%。

大型和非常大型的企业(员工规模超过500人)将是大数据和业务分析机遇的主要推动力,到2019年将创造超过1400亿美元的收入。不过,中小企业(SMB)仍将是重要的贡献者,全球收入中将有1/4是来自于规模小于500人的企业。

“能够利用新一代业务分析解决方案的企业机构,可以通过数字转型适应突破性的变革,在他们所处的市场中创造竞争差异化,”IDC分析及信息管理群组副总裁Dan Vesset表示。“这些企业机构不只是实现了现有流程的自动化——他们把数据和信息视为有价值的资产,通过利用集中的方式提取和开发信息的价值。”

“毫无疑问,大数据和分析可以对几乎每个行业带来相当大的影响,”IDC客户洞察和分析项目总监Jessica Goegfert这样表示。“这意味着企业要面临提高利润和业绩、同时提高响应能力和取悦客户和潜在客户的压力。具有远见的企业将会借助这项技术实现更好的、更快速的、以数据为驱动的决策。”

从地域角度来看,有超过半数的大数据和业务分析收入将来自于美国。IDC预测,到2019年美国大数据和业务分析解决方案的市场规模将超过980亿美元。第二大地区将是西欧、其次是亚太(不包括日本)以及拉丁美洲。在5年预测期内增幅最快的两个地区将是拉丁美洲和中东&非洲。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
24天前
|
SQL 分布式计算 数据挖掘
从湖仓分离到湖仓一体,四川航空基于 SelectDB 的多源数据联邦分析实践
川航选择引入 SelectDB 建设湖仓一体大数据分析引擎,取得了数据导入效率提升 3-6 倍,查询分析性能提升 10-18 倍、实时性提升至 5 秒内等收益。
从湖仓分离到湖仓一体,四川航空基于 SelectDB 的多源数据联邦分析实践
|
22天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
探索大数据分析的无限可能:R语言的应用与实践
探索大数据分析的无限可能:R语言的应用与实践
67 9
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 分布式计算
大数据分析中的机器学习基础:从原理到实践
大数据分析中的机器学习基础:从原理到实践
75 3
|
2月前
|
数据采集 存储 机器学习/深度学习
数据的秘密:如何用大数据分析挖掘商业价值
数据的秘密:如何用大数据分析挖掘商业价值
73 9
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
339 15
|
3月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先,通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组,接着创建MaxCompute项目和数据源。随后,利用DataWorks的数据集成和数据开发模块,将业务数据同步至MaxCompute,并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工,最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程,包括任务开发、运行、运维操作和资源释放,帮助读者顺利完成用户画像分析。此外,还指出了文档中的一些不一致之处,并提供了相应的解决方法。
|
3月前
|
分布式计算 DataWorks 搜索推荐
用户画像分析(MaxCompute简化版)
通过本教程,您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析,并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
287 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
本文主要介绍分布式机器学习基础知识,并介绍主流的分布式机器学习框架,结合实例介绍一些机器学习算法。
734 5
|
4月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB 以其出色的性能和可扩展性,成为大数据分析的重要工具
在数字化时代,企业面对海量数据的挑战,PolarDB 以其出色的性能和可扩展性,成为大数据分析的重要工具。它不仅支持高速数据读写,还通过数据分区、索引优化等策略提升分析效率,适用于电商、金融等多个行业,助力企业精准决策。
107 4