当前和未来重要的大数据优势

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:

大数据分析如今已不能再称之为新技术。大多数移动应用程序开发人员已经明白,他们需要挖掘他们的数据来积极获取日常的见解。许多大型应用程序开发企业已经意识到,要在市场上不断地发展和更新,必须采用大数据技术。亚马逊,微软,甲骨文等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务,希望为消费者提供最好的服务。

据预测,以目前的速度发展,到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束,随着需求的增长,数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来,大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。移动应用程序开发人员正在寻找以更快的速度精确分析更多数据的最佳方法。大数据已经成为在最初投资中获得成功的技术。因此,许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。

随着这项技术的逐步回应和财务增长,以下是一些预测,以证明大数据将在2018年能成熟应用并卓有成效。

1.提高速度

从基本的蓝牙连接到大数据分析,如今的技术正在迅速发展。随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术,高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序,移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。

最好的解决方案是采用大数据。它以最好的方式以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。

2.云计算的影响

就像大数据一样,云计算的应用还在不断上升。数据分析师认为,在基于云计算的大数据分析解决方案(BDA)方面的投入是值得的。调研机构IDC预测,在未来,这些基于云计算的BDA技术的支出是主要内部部署解决方案支出的4.5倍。

许多大型公司正在设法在其解决方案中实现云功能。这些解决方案提供了更好的分析管理和高效的运行。到2018年,云计算将成为大数据中的主要部分。由此,传统分析提供商与云计算供应商之间的竞争将会越来越激烈。

像Hadoop,Storm,Spark等公司已经开始主导大数据分析的业务。而行业领先的云计算供应商,如谷歌云,IBM,AWS和微软Azure都在提供大数据分析产品。

3.人工智能

随着企业向机器学习技术、复杂系统和高级分析的方向发展,人工智能(AI)的投资已增加了两倍。

在提供最佳解决方案方面,大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能(AI)和机器学习等技术的实施和解决,其竞争日益加剧。在过去的几年中,这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。

4.可观的薪酬

在大数据分析解决方案的行业领先企业中,大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年,随着大数据在市场上的发展,数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示,随着大数据需求的增加,从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。

此外,还有一些在线培训网站提供有关Hadoop,Spark等大数据技术的付费课程。预计未来几年培训的人数有可能增加。企业对大数据专家的需求可能会持续。

  1. 巨大的生产力

大数据带来了许多挑战。专家建议,成功克服这些挑战的组织可以获得更好,更高的生产力。根据调研机构IDC公司的预测,到2020年,通过大数据解决方案,企业将能够分析相关数据,并提供最佳解决方案。这将提高组织的生产力,并为他们的消费者和市场价值提供更多的服务。

为了提高组织的工作效率,重要的是要确定哪些数据是重要的,还需要评估向消费者提供可操作的见解的过程。

大数据技术无疑将提供最好的数据分析解决方案,为组织带来更好的生产力。这无疑是市场上最有意义的成就。

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
|
1月前
|
存储 运维 物联网
长安汽车×云器Lakehouse一体化数据平台,成本降低50%,建立智能互联时代的领先优势
长安汽车智能化研究院致力于汽车智能化技术研究,通过构建基于云器科技Lakehouse一体化数据平台,解决了高并发、大规模车联网数据处理难题,实现了数据实时写入、高效分析和成本优化,助力汽车智能驾驶、网联和交通全面发展。
54 0
长安汽车×云器Lakehouse一体化数据平台,成本降低50%,建立智能互联时代的领先优势
|
3月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark的应用与优势:解锁大数据处理的无限潜能
【8月更文挑战第23天】Apache Spark以其卓越的性能、易用性、通用性、弹性与可扩展性以及丰富的生态系统,在大数据处理领域展现出了强大的竞争力和广泛的应用前景。随着大数据技术的不断发展和普及,Spark必将成为企业实现数字化转型和业务创新的重要工具。未来,我们有理由相信,Spark将继续引领大数据处理技术的发展潮流,为企业创造更大的价值。
|
3月前
|
分布式计算 大数据 API
|
4月前
|
存储 SQL 分布式计算
MaxCompute的优势
【7月更文挑战第1天】MaxCompute的优势
80 0
|
6月前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。
|
6月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解(图文解释)
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解(图文解释)
1460 1
|
6月前
|
存储 安全 大数据
【云计算与大数据技术】云交付模型、云部署模型、云计算优势与挑战、应用的讲解(超详细必看)
【云计算与大数据技术】云交付模型、云部署模型、云计算优势与挑战、应用的讲解(超详细必看)
1104 0
|
存储 分布式计算 数据挖掘
maxcompute优势
MaxCompute作为阿里巴巴集团内部核心大数据平台,具有以下优势: 1. 存储及计算能力:MaxCompute具备万台服务器扩展能力和跨地域容灾能力,能够承担集团内部绝大多数的计算任务,支撑每日百万级作业规模,适用于100GB以上规模的存储及计算需求,最大可达EB级别,并支持多种计算模型如SQL、MapReduce、Graph等及MPI迭代类算法。 2. 高效的数据处理能力:MaxCompute可以快速处理海量数据,减轻企业数据处理负担。 3. 自动调整存储成本:MaxCompute可以根据数据的访问频率和重要性,自动调整存储成本,降低企业数据存储成本。 4. 实时数据分析:MaxCom
122 3
|
机器学习/深度学习 SQL 分布式计算
「大数据分析」寻找数据优势:Spark和Flink终极对决
「大数据分析」寻找数据优势:Spark和Flink终极对决
|
存储 SQL 分布式计算
Hadoop 概述、Hadoop 发展历史、Hadoop 三大发行版本、Hadoop优势、Hadoop组成、Hadoop1.x、2.x、3.x区别、HDFS架构概述、大数据技术生态体系、推荐系统框架图
高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性YARN架构概述、MapReduce架构概述、HDFS、YARN、MapReduce三者关系、1)NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 2)DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。 3)Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份。MapReduce将计算过程分为两个阶段:
Hadoop 概述、Hadoop 发展历史、Hadoop 三大发行版本、Hadoop优势、Hadoop组成、Hadoop1.x、2.x、3.x区别、HDFS架构概述、大数据技术生态体系、推荐系统框架图
下一篇
无影云桌面