本地搜

大数据时代的数据科学和分析未来的市场

2019年08月13日 14:19 发布人: zcmf 1696

  数据科学和分析的热门市场.对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

 

  近年来,数据分析、集成、可视化的价值日益重要,许多企业最近在数据分析领域的收购也凸显了这一点。企业的首席信息官应优先考虑团队教育、现代工具集和流程,以利用数据分析市场的所有变化。

 

  企业各部门的领导都在学习和了解重要数据对业务增长和盈利能力的影响。首席信息官的首要任务通常是收集、组织和理解数据,以帮助企业管理层做出更明智的决策。要将数据转化为见解,必须对其进行分析。

 

  具有未来思维和眼光的首席执行官认为,数据素养可以让企业获得更好的投资回报、增加收入和优化,从而帮助首席信息官调整额外预算,以获得所需技能和实施现代工具的人才。

 

  企业如何投资数据科学和分析

 

  随着云计算和物联网的兴起,各种各样的应用程序和设备现在以更高的数量和更高的复杂性生成数据。这种数量和复杂性需要高效、可扩展的数据集成、存储和分析解决方案。应对这一挑战的最有效方法是在云中托管数据操作,而不是内部部署。

 

  根据IBM公司的调查,尽管有其优势,但企业的数据工作负载只有20%迁移到云端。这意味着数据集成解决方案存在大量尚未开发的潜力。

 

  最近有几次企业收购证明了数据科学和分析的价值不断上升。Salesforce公司和Google公司最近都收购了专门从事数据分析的公司。谷歌以2.6亿美元的价格收购了商业智能初创厂商Looker公司。通过此次收购,谷歌公司希望将其基于云计算的功能与Looker的功能合并,以创建“端到端数据分析解决方案”。

 

  Tableforce公司是一家数据分析公司,被Salesforce公司以1.57美元的价格收购。此次收购的目标是通过将Tableau公司基于数据的产品与Salesforce公司对客户行为的理解相结合,提高客户可视化和分析数据的能力。

 

  还有一些工具可以更轻松地将数据迁移到云平台。Fivetran公司的Charles Wang表示,数据源比以往任何时候都多,而且让企业更容易将数据移动到云平台中,这样企业就可以立即访问数据管道。由于其预先构建的模式,数据分析师有更多时间挖掘数据,以获取推动业务发展所需的信息,并节省了时间和费用,并为企业提供了更有洞察力的数据。使用Fivetran的工具,数据分析师可以立即访问数据并运行查询,从而花费更多时间获取洞察力而不是数据提取。

 

  Lyftron公司是另一家公司,它认识到企业需要控制他们的数据,而不浪费时间和资源来管理工程数据管道。它自动将数据转换为可随时查询的格式,使分析师可以提供更多价值。

 

  对数据科学职业的需求增加

 

  根据一项研究,大数据市场正在快速增长,2018年的收入为42美元,2019年的收入大幅增加到预期的1.89亿美元。根据这个调查,在部署大数据战略的公司中,近60%的受访者表示实际上已经减少了成本,40.3%的受访者表示,由于缺乏组织协调或灵活性,大数据的采用受到阻碍。很多公司正在采用新技术来帮助管理集成,并从大数据中获取洞察力。而在电信行业,约94.5%的电信行业受访者表示,截至目前已经使用大数据技术。上述收购和对资深数据分析专家需求的日益增强,意味着越来越多的企业将需要能够有效填补这些角色的员工。

 

  数据专家的职业范围日益扩展,带来了更大的技术多样性。随着行业中职位数量的增长,专业化的需求也在增长,工作岗位也变得越来越具体,企业需要在特定领域寻求专业知识,而不是广泛的技术知识。

 

  越来越多的人在数据科学和分析领域寻求教育途径。对于那些对基于数据的职业感兴趣的人来说,现在有更多的选择,包括在线课程和培训,以及大学的学士和硕士课程。根据linkedIn公司的调查数据,自2018年以来,美国的数据科学家职位空缺增加了56%,而最近的一份报告表明,数据科学家职位空缺同比增长了29%(2013年以来增长了344%)。除了能够支持销售、营销和产品开发的许多商业见解外,挖掘用户数据并使其可用于推动人工智能和机器学习被许多风险投资家视为新的淘金技术。随着企业在数据科学家和专家分析师人才库中的竞争日益激烈,越来越多的大学正在提供数据科学课程和学位以满足日益增长的需求。

 

  数据分析对于制定明智的业务决策至关重要。根据SAS公司的调查,72%的受访者表示,数据分析为他们提供了宝贵的洞察力;60%的受访者表示,数据分析使他们能够更好地进行创新。企业需要投资工具和团队,以更好地了解数据取得成功。

 

  中琛魔方大数据(www.zcmorefun.com)表示在许多类型的程序的设计中,数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况,选择合适的数据结构都是非常重要的。