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2017年度IT168技术卓越奖名单:大数据类

  【IT168 资讯】2014年,中国大数据市场规模仅为78.1亿,增长率保持在50%左右;2016年,这一数字达到了239.3亿,增长率维持在44%左右;2017年1月份,工信部发布《大数据产业发展规划2016-2020年》,报告预测,未来2-3年市场增长率将保持在35%左右。虽然增长脚步放缓,但预计2020年,我国大数据市场规模将超过580亿元。(数据来源:赛智时代Innov100)

2017年度IT168技术卓越奖名单:大数据类

  进入2017年,相较于稳定性而言,企业更关心的往往是敏捷性和创新性,通过大数据技术,可以帮助企业尽快实现这一目标。

  在过去一年,企业在运用大数据方面主要有如下变化:

  1、企业熟练运用数据辅助决策,开采“暗数据”成为趋势

  所谓“暗数据“,Gartner的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产,通常不能用于其他目的”。通俗来讲,暗数据是指那些尚未使用和分析的数据,比如社交网络信息、日志文件等。过去一年,很多企业都在试图发掘”暗数据“并从中获取价值。

  今年5月份,苹果公司就曾完成了对数据公司 Lattice Data 的收购交易,总花费2亿美元,而这家公司的主要业务就是处理”暗数据“。IBM曾估计,世界上现有数据的70%到80%是非结构化的暗数据,可想而知,这些数据将为企业带来多大价值。

  2、用户行为数据成为营销关键

  大数据时代,善于抓住机会的企业可能实现成倍扩张。以亚马逊为例,通过强大的大数据引擎能力,亚马逊对客户行为数据进行记录分析,为客户带来更精准的服务,从一个以产品为基础的公司发展为拥有1.52亿客户的大型市场竞争者。

  过去一年,这种用户行为数据已经不仅仅局限于线上交易,企业更倾向于将线上、线下用户行为数据打通,从而实现精准营销。

  3、通过数据仓库使数据资产变现

  虽然数据尚未被列为企业资产负债表,但正如维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的,这一切只是时间问题。随着企业规模的不断扩大,要想挖掘不同流程产生的数据中的重要价值,企业必须掌握强大的实时大数据分析能力,这也是数字化转型和技术驱动时代所必须的技能。

  4、大数据与人工智能技术广泛结合,让企业从中受益!

  2017年,我们已经见到了不少人工智能技术实践,最常见的就是机器学习在电商平台推荐系统中的应用以及智能家居体验。人工智能将带来的改变远不止于此,未来几年,自动化用户体验将在大多数平台得以实现,劳动力结构将发生巨大变化。认知技术、机器学习将迅速进入医疗、金融、保险、制造业等诸多行业。

  不难看出,2017年,大数据行业发生了不小的变化,不仅让企业能够跟随瞬息万变的潮流不断更新,同时让企业从中获得数据洞察,占据更有竞争力的优势。在大数据类产品遍地开花的今天,又有哪些产品足以让我们眼前一亮呢?

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