大数据技术成熟度

数据Analysis成熟度Model，你处于哪个阶段_ 数据分析师考试人力资源研究机构BersinbyDeloitte进行的一项研究表明，超过60%的企业在big上花了很多钱。但是很少有公司真正做到了这一点。通过对480家企业的调查，我们发现只有4%的企业实现了对员工的“预测分析”。

在我们的研究中，只有14%的企业对员工做了实质性的分析数据。那么剩下的84%在做什么呢？乱七八糟的各种报道。这些企业对于如何有效地管理数据还很迷茫，在苦苦组织数据。面对数据的接连报道，他们仍然无法生成标准化的运营指标，从而实现数据的真正利用。事实上，许多企业仍处于使用数据的初级阶段。

Da 数据把握Da 数据的前景由于物联网和移动设备的快速发展，人类社会在过去两年产生了全球90%的数据。数据采集、存储、分析成本直线下降。如今，所有行业都在数据驱动的行业洞察力的帮助下获得竞争优势。Da 数据的未来前景更加宏大:为最大的行业拓宽视野，解决世界上一些最复杂的问题。创业者和投资人应该从什么宏观角度把握“-1”的前景？

本文PPT来自硅谷浦发银行提供的SVBAnalytics最新分析报告《Da 数据《下一步:把握Da 数据》的前景。正文部分由网易创业俱乐部解释。第一部分:数据激增由于处理成本和存储成本的大幅下降，网络传输能力大大增强，数据生成、处理和收集的数量呈指数增长趋势。数据人才需求四年翻了三倍。说明数据还需要收集和分析更多的业务场景。

Da 数据Behind技术，如果想学习商业和社会维度的Da数据，最好同时学习Da数据Behind技术。从成熟度的发展来看,技术的维度最远，商业维度发达但未完全成熟，社交维度最差。所以，虽然说了很久的“Da 数据”，但是除了搜索等几个领域，其他领域并没有从“Da 数据”中获得看得见的收益。很多时候，人们还处于一种认为这里一定有黄金的状态，只是需要更多的耐心。

“Da 数据”的深度和广度如果Da 数据对应的是海量的数据，那就是一个非常模糊的概念，相当于成为了信息的代名词，显然很难回答信息能做什么的问题。这时候为了促进思维，通常需要先分类。如果把时间和空间作为最基本的视角，首先要区分的是数据的深度和广度。从时间上看，Da 数据是一部完整的历史，从空间上看，Da 数据是全球活动的痕迹。前者可视为一种深度，后者可视为一种广度。不同的场景在深度和广度上有不同的侧重。

这个只能说是主流技术，不能说是核心技术；目前国内很多公司在Hadoop生态系统中主要使用数据，如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark、hive、Hbase等。这些东西用的比较多，不是说只有-。所以这个问题你先有问题。大数据是方向场，就像你问什么是饮食，它有哪些方面。

在ForresterResearch最近的一份研究报告中，对整个数据生命周期中的22种技术和成熟度的轨迹进行了评估。这些技术为Da 数据的实时、预测、全面洞察做出了巨大贡献，1.预测分析技术这也是Da 数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大型数据来源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务绩效或降低风险，同时“Da 数据”的预测分析也与我们的生活息息相关。