云计算智领大数据 发掘行业应用新价值

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

本文讲的是云计算智领大数据 发掘行业应用新价值,云计算作为新一代信息技术的重要发展方向,已被广泛认为是支撑信息化应用和业务模式创新的核心,其技术与产业发展,以及应用的推广普及,对于我国深入推进两化融合、完善社会管理手段、转变经济发展方式具有重要战略作用。在云计算技术的支撑下,大数据已经成为新时代重要的战略资源。随着经济社会信息化日臻成熟,云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的广泛应用,数据增长速度越来越快,数据类型越来越丰富,大数据的价值日渐凸显。大数据时代,无论是政府、互联网公司、IT企业还是行业用户都面临巨大挑战及机遇。企业的决策方式正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强劲有力的竞争优势,从而成为行业的领导者。
  深入探讨新一代信息技术的发展趋势,全面把握新一代信息技术在传统产业技术改造和转型提升中的新需求、新应用和新机遇,是当今最为重要的课题。2013年11月2日,主题为“创新云计算 智领大数据时代变革”的中国云计算产业发展及大数据应用高峰论坛在武汉科技会展中心胜利召开,论坛上,知名专家、主管领导、行业龙头企业及云计算解决方案提供商,就云计算及大数据解决方案及应用进行了深入探讨。
  云计算加速信息技术在行业领域应用
  云计算作为加快推进我国两化融合发展的突破口,将极大地推动中国信息基础设施建设,推动传统产业的改造升级和加速培育高科技新兴产业,将有利于行业企业特别是中小企业低成本、灵活实现信息化运营,节约IT资源和降低总体拥有成本。两化深度融合要求进一步深化信息技术在研发设计、生产、流通、管理等关键环节上的应用,促进信息技术从单项应用向综合集成转变,云计算为产业链上下协同提供了优质的解决方案,融合各类资源,并通过虚拟化技术向用户提供标准化服务,支持工业在广泛的网络资源环境下,为产品提供高附加值、低成本和全球化制造的服务。随着能源、金融、制造、电信、物流等行业信息化应用向纵深发展,工业领域各行业迫切需要应用云计算新兴技术来满足信息系统整合、商业数据分析处理等领域的需求,以建设高效、动态、弹性的“灵动型”一体化云平台。
  新一代信息技术的融合发展引发大数据热潮
  大数据伴随着物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等新一代信息技术应用不断增长,随着对大数据行业应用的深入研究,赛迪顾问认为未来在智慧城市、电信、金融、卫生以及电子政务等领域将是大数据技术应用的最佳行业沃土。特别是在智慧城市、电信和金融行业,随着行业信息化的深入开展,大数据应用热潮已经掀开了新的一页,中国大数据市场将进入高速发展时期。对大数据的处理和分析成为新一代信息技术的融合发展的核心支撑,而云计算则为这些海量的、多样化的大数据提供存储和运算的支撑平台。
  大数据成为信息再价值化的金矿
  电信行业信息化的进步和信息通信技术的发展使得信息化平台采集、处理、积累的数据越来越多,数据量增速也越来越快。运营商已深刻认识到大数据的重要性,在企业内部已经利用大数据实现消费行为记录管理。在经营分析系统中,深度挖掘融合市场、集团、客户、客服、网络、财务数据,为业务和决策部门提供较完备的用户数据分析,使公司决策由“经验型”转为“分析型”,实现了精细化运营。
  金融服务企业都希望能充分利用各种服务交付渠道如分公司、网络、移动通信等海量客户数据,开发新的预测分析模型,实现对客户消费行为模式进行分析,提高客户转化率。一些互联网厂商将凭借自身数据资源进入金融领域,传统金融企业也将改变经营思路重塑业务架构,而新的商业价值将在这场变革中被发掘出来。
  智慧城市建设带来数据的爆发式增长,大数据涵盖智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市建设的各个角落,通过对存储在云计算平台上大数据进行挖掘和分析,能够为城市规划和建设提供强大的决策支持,成为智慧城市建设的智慧源泉。
  面对国内云计算及大数据产业的蓬勃发展,云计算及大数据市场的迅速扩张,云计算及大数据应用不断创新的形势,充分挖掘云计算及大数据潜在应用新价值,将成为商业活动和经济运行的决策支持,对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力和抢占市场先机的关键。

原文发布时间为:2013-11-05
本文作者:赛迪顾问
本文来自云栖社区合作伙伴IT168,了解相关信息可以关注IT168。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
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
|
10天前
|
数据采集 数据可视化 大数据
Python在大数据处理中的应用实践
Python在大数据处理中扮演重要角色,借助`requests`和`BeautifulSoup`抓取数据,`pandas`进行清洗预处理,面对大规模数据时,`Dask`提供分布式处理能力,而`matplotlib`和`seaborn`则助力数据可视化。通过这些工具,数据工程师和科学家能高效地管理、分析和展示海量数据。
39 4
|
17天前
|
存储 分布式计算 大数据
数据仓库与数据湖在大数据架构中的角色与应用
在大数据时代,数据仓库和数据湖分别以结构化数据管理和原始数据存储见长,共同助力企业数据分析。数据仓库通过ETL处理支持OLAP查询,适用于历史分析、BI报表和预测分析;而数据湖则存储多样化的原始数据,便于数据探索和实验。随着技术发展,湖仓一体成为趋势,融合两者的优点,如Delta Lake和Hudi,实现数据全生命周期管理。企业应根据自身需求选择合适的数据架构,以释放数据潜力。【6月更文挑战第12天】
43 5
|
8天前
|
存储 云安全 监控
云计算的应用
【6月更文挑战第23天】云计算的应用
40 7
|
5天前
|
搜索推荐 安全 大数据
大数据在医疗领域的应用与前景
【6月更文挑战第26天】大数据在医疗领域提升服务效率,助力疾病预防与精准治疗。电子病历优化数据管理,疾病预测预防个性化医疗成为可能。未来,智能医疗系统普及,远程医疗兴起,数据共享促进行业发展,同时隐私保护与安全备受关注。大数据正重塑医疗,开启健康新篇章。
|
7天前
|
存储 安全 定位技术
云计算在远程办公与协作平台中的应用与挑战是一个热门话题。
云计算在远程办公与协作平台中的应用与挑战是一个热门话题。
10 1
|
13天前
|
监控 数据可视化 大数据
大数据技术在公共交通系统规划中的应用
大数据技术在公共交通系统规划中的应用
|
18天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具,由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称,提供比Hadoop更快的处理速度,支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor,核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用,并讨论了其优势(高性能、易用性、通用性和集成性)和挑战。【6月更文挑战第11天】
46 6
|
14天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 供应链
深度学习在大数据分析中的应用非常广泛
深度学习在大数据分析中的应用非常广泛
|
26天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
云计算和大数据处理
云计算和大数据处理
24 1
|
6天前
|
消息中间件 存储 大数据
深度分析:Apache Kafka及其在大数据处理中的应用
Apache Kafka是高吞吐、低延迟的分布式流处理平台,常用于实时数据流、日志收集和事件驱动架构。与RabbitMQ(吞吐量有限)、Pulsar(多租户支持但生态系统小)和Amazon Kinesis(托管服务,成本高)对比,Kafka在高吞吐和持久化上有优势。适用场景包括实时处理、数据集成、日志收集和消息传递。选型需考虑吞吐延迟、持久化、协议支持等因素,使用时注意资源配置、数据管理、监控及安全性。