中国大数据产业生态图谱2016
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数据简介
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
详情描述
中国大数据产业生态图谱2016 垂直化应用厂商的大数据服务必须与具体行业或上下游产业结合形成生态化扩张，形成可持续的大数据服务商业模式，并能够持续盈利，积极创立以自身技术为基础的数据标准。 行业化应用厂商需要在行业线上线下数据源的整合及模型训练上不断完善，行业化应用厂商必须深谙行业业务，并能准确判断线上业务对线下业务的冲击点，持续专注于提高用户的转化与变现效果。 云存储需通过差异化的增值服务实现业务的长期持续发展，Saas、Paas、 laaS服务盘活了云存储使其成为众多企业大数据的载体，但平台的数据存取效率仍是目前的瓶颈，第三方数据平台的发展在于依托自身数据产品实现盈利，保证现金流流转。 战略层面，技术路线的选择比市场战术的运用对厂商的发展更具决定性，战术层面，招募架构师等核心技术人才是该类厂商生存并能够长久发展的关键。 物联网厂商的发展重在布局，包括生态环境的构建及技术标准的确立等，与行业业务的紧密结合以及软硬件一体化人才的争夺是厂商发挥更大价值的关键。 图片、音视频等非结构化数据成为当前数据类型主体，各类互联网服务公司贡献着数据源，但其本质是各自领域的专业化服务商，厂商需要积极挖掘历史数据以提供智能化增值服务，并与内容创作者与提供商形成良好生态关系。 【更多详情，请下载：中国大数据产业生态图谱2016】
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