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PRESS CENTENR2015年(nian)大數據市(shi)場(chang)總(zong)結性調研報(bao)告：
開(kai)發的大數據應用程序制造業占42.6%。
38.2%的大數據(ju)和(he)高級分析應用程序被使(shi)用在面向客戶的部門中，包括市場(chang)營銷、銷售和(he)客戶服務。
33.2%的(de)大(da)數據和高(gao)級(ji)分析開發人員專(zhuan)注于軟(ruan)件和計算機行業。
19.2%的大數據應用程序(xu)開發者說數據的質量(liang)一直是他們在構(gou)建新應用時面(mian)臨的最大問題。
報告摘要如下:
軟件與計算(suan)業(ye)(18%)、金融業(ye)(11.6%)、制造(zao)業(ye)(10.9%)和零(ling)售(shou)行(xing)業(ye)(9.8%)的(de)大(da)數據(ju)開發(fa)人員所占比例最高。其(qi)他行(xing)業(ye)的(de)大(da)數據(ju)應用程序開發(fa)也很活躍并(bing)且在不(bu)斷增(zeng)長的(de)包(bao)括(kuo)：娛樂業(ye)(7.7%)、電信業(ye)(7.5%)、公用事業(ye)和能源業(ye)(6.6%)、醫療保健業(ye)(4.6%)。
大數據分析應用程序都(dou)分布(bu)在什么(me)行業(ye)?
從傳統(tong)數據(ju)庫獲(huo)取更多(duo)的信息(22.60%)、獲(huo)取和分析非(fei)結構化數據(ju)(21.10%)、潛在的可視化和分析數據(ju)能力 (20.70%)是驅動應用程序開發的三大因(yin)(yin)素。研究發現,信息獲(huo)取方面自去(qu)年(nian)以(yi)來增長了6%,使其成為(wei)2015年(nian)的第一因(yin)(yin)素。
驅動大(da)數據和高級分析(xi)項目的主要原因
如今正被處理利用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)占(zhan)總體(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)40.8%，復(fu)雜(za)的(de)(de)(de)(de)(de)非結構化的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)占(zhan)38.1%，需要進行(xing)實(shi)時分(fen)析的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)占(zhan)17.7%，這三類數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)是(shi)推動大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)應用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)重要組成。其中，各類數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)占(zhan)比和數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)結構的(de)(de)(de)(de)(de)復(fu)雜(za)性是(shi)決(jue)定企(qi)業是(shi)否繼續采用(yong)大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)方案(an)的(de)(de)(de)(de)(de)關鍵。通(tong)過大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析能(neng)夠獲得更(geng)高更(geng)深(shen)刻的(de)(de)(de)(de)(de)行(xing)業見解(jie)(jie)和具有(you)描述性、預測(ce)性的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju),是(shi)推動所(suo)有(you)企(qi)業采用(yong)大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析解(jie)(jie)決(jue)方案(an)的(de)(de)(de)(de)(de)動力。
33.2%的(de)大(da)數據和高級分析開(kai)發人(ren)員(yuan)(yuan)專注于(yu)軟件和計算機行業(ye)。在(zai)(zai)這些開(kai)發人(ren)員(yuan)(yuan)之(zhi)中,36.7%的(de)人(ren)所(suo)在(zai)(zai)企業(ye)規(gui)模為101到(dao)1000名員(yuan)(yuan)工,32.9%所(suo)在(zai)(zai)的(de)企業(ye)規(gui)模為1000 員(yuan)(yuan)工, 30.1%所(suo)在(zai)(zai)的(de)企業(ye)規(gui)模為100名員(yuan)(yuan)工以下。42.6%的(de)大(da)數據分析開(kai)發人(ren)員(yuan)(yuan)專注于(yu)制造業(ye)類企業(ye) (1 k 員(yuan)(yuan)工)。
銷售和客戶(hu)數據(ju)(9.6%)、基于IT的數據(ju)分析(9.4%)、信息(8.7%)和金融交易(yi)(8.4%)等大數據(ju)集(ji)應用(yong)程序開(kai)發者當下最活(huo)躍的領(ling)域(yu)。除了市(shi)場營銷這一領(ling)域(yu)，其(qi)他系統(tong)管(guan)理、生產、車(che)間數據(ju)、網絡和社交媒(mei)體集(ji)成數據(ju)也包(bao)括在內(nei)。信息數據(ju)集(ji)在過去的六(liu)個月(yue)中增長(chang)最快,現在科學計算(suan)與事務處(chu)理系統(tong)是開(kai)發人員創造(zao)新(xin)的應用(yong)程序所依賴的主要(yao)數據(ju)集(ji)。
營(ying)銷(xiao)部門(men)(men)已迅速(su)成為最常(chang)見的用戶大數(shu)據和高(gao)級分析應用程(cheng)序用戶(14.4%),其次是IT部門(men)(men)(13.3%)和研發(fa)部門(men)(men)(13%)。38.2%的大數(shu)據都為市場(chang)營(ying)銷(xiao)、銷(xiao)售(shou)和客戶服務服務部門(men)(men)所使用。
相關工(gong)具的(de)可用性(10.9%)、存儲(chu)成本(10.2%)和(he)孤(gu)立(li)業(ye)務、IT、分析/數(shu)據(ju)團隊(dui)(10.0%)是開發者(zhe)在構建新的(de)應用程(cheng)序時的(de)三(san)大(da)障礙(ai)。有趣的(de)是,合規性和(he)遺留系統(tong)轉換困難(nan)并未(wei)在此(ci)次(ci)調查中得分更(geng)高,這(zhe)兩(liang)個領(ling)域在越(yue)(yue)規范越(yue)(yue)有歷(li)史的(de)產業(ye)就都越(yue)(yue)復(fu)雜。要(yao)在制造業(ye)和(he)金融行業(ye)加速大(da)數(shu)據(ju)和(he)高級分析的(de)發展,合規性和(he)遺留系統(tong)集成障礙(ai)需要(yao)首(shou)先得到解決(jue)。
數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)質(zhi)量(liang)(19.2%)、相關性的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)已被獲取(13.5%)、正在處理的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)量(liang)(12.6%)和(he)充分發揮大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)能力(11.7%)是大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)開(kai)發人員所面臨的(de)四大(da)問題(ti)。其(qi)他問題(ti)包括(kuo)存儲的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)量(liang)(10.5%),大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)挖掘能力(10.1%)和(he)高(gao)速率的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)采(cai)集(7.6%)。
為不同(tong)的安全數(shu)據提供實時的相關性檢測(ce)和異常(chang)檢測(ce) (29.9%)，還有高速安全情報(bao)數(shu)據的查詢(28.1%)是如(ru)今可以(yi)幫(bang)助開發人員處理大(da)數(shu)據的兩(liang)個(ge)最關鍵的領域。大(da)數(shu)據和高級分析應(ying)用(yong)程序(xu)開發人員也正在(zai)尋(xun)找(zhao)供應(ying)商(shang)，希(xi)望其能提供對各種用(yong)例場景都更有效的安全算(suan)法 (17.6%),在(zai)結構化(hua)和非結構化(hua)數(shu)據兩(liang)方(fang)面靈活的大(da)數(shu)據分析 (14.2%)和更有用(yong)的想(xiang)象(xiang)型前端(duan)工具來探索和圖形化(hua)大(da)數(shu)據 (5.1%)。
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