1. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结出
In a 2011 report from the renowned consulting firm McKinsey, "Big data" is regarded as "the next frontier for innovation, competition and productivity". You may have heard this buzzword for numerous times and even have been astonished by a variety of its applications from the marketing case "beer and diaper" to the Google Flutrends. Admittedly, big data technology is profoundly changing the modern business and industry. However, I want to remind you as well as myself of "the right we have forgotten", as big data pioneer Mayer-Sch?nberger puts it.
With big data technology permeating gradually, your data, including browser history, tweets, or even credit card payment record, will tag you an ID, on which your character is based. For instance, IBM experts recently claim that they can abstract a person's personal information like personality, hobbies by means of just analyzing 150 tweets he or she sent. Another example we are familiar with is online shopping. Websites like Taobao and Amazon all have data analytic group focusing on machine learning to promote commodities to customers automatically and intelligently. It was once talked with popularity that a father received a can of milk powder as a gift from an online shopping website, but he was confused for he already had a daughter who was 18 years old. Out of curiosity, he asked the website servants why they had sent him milk powder. It turns out that this seemingly stupid gift decision is based on his daughter's credit card records on the website, where she had looked up to and bought some baby supplies in the last few months, and she was pregnant with his father not knowing it. In the future, there is no doubt that your data will accompany you with your sorrows as well as joys, whether you like it or not
2. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结
数据蕴藏了各种信息,企业可以通过大量的数据分析总结出很多有用信息,从而依据这些结论来制定相关的决策,帮助企业的运作。因此,各行各业都需要大数据分析。目前来说,应用大数据分析较多的企业主要集在科技、互联网、金融、零售等领域。例如,大型连锁超市;各类银行;各类软件公司,比如IBM、微软、SAP等。
大数据分析工作需要满足:
明确业务需求
按业务驱动的角度,了解业务部门需要解决什么样的问题,业务范围是什么,所要达成的效果又是怎样,依据这些需求来实施部署商业智能工具。
数据结合与关联
由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式,需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力,能够实时有效的与已有数据结合,产生精确的行动方向。
培养数据分析人才
针对企业的数据分析,商业智能系统的部署是关键,且业务人员的数据分析水平也很重要。这就要求人员在信息过程管理当中逐渐培养科学化管理数据的意识,企业上下要统一共识,从而形成对企业数据的综合管理。
3. 大数据巨头IBM
2021年《财富》世界500强排行榜发布,IBM(国际商业机器公司)位列121位。
IBM(国际商业机器公司)是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市,IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络代管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但因为过去的发展历史,在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就;利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及华森。
根据全球领先的专利数据提供商「IFI CLAIMS Patent Services」所公布的「2020全球专利企业50强」榜单,其中IBM以9130项专利称霸,连续28年蝉联世界第1。
早在1934年民国时代,IBM就为北京协和医院安装了第一台商业机械。1979年在中断联络近30年之后,IBM伴随着中国改革开放再次投资,在沈阳鼓风机厂安装了中华人民共和国成立后的第一台IBM中型计算机,开始了在华商务。80年代中后期,IBM先后在北京、上海设立了办事处,目前扩及到33个城市,产品进入中国市场金融、电信、冶金、石化、交通、商品流通等领域。2015年2月2日,IBM宣布任命陈黎明担任IBM大中华区董事长。
4. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结出5个特点
IBM将虚拟化视为IT优化战略成功执行的关键要素,它不仅指传统的服务器虚拟化,而且包括可通过储存、网络和桌面虚拟化而提高效率。
IBM使用有效的虚拟化分析工具对工作负载进行全面评估分类,并最终归纳到6大负载类别中,然后利用专用的资源实施虚拟化,从而将虚拟化比率提高到60-70%,大大提升了运行效率。通过此类方法,实施时间加快了40-80%,转换成本降低了50%。
另一方面,IBM利用Intelligent Storage Service Catalog工具为数据中心创立自助式的存储环境,通过系统智能化的分配存储空间,大大提升了存储分配效率,有效应对存储请求的爆炸式增长,并节省了架构师50%的时间,节约了运行成本。
5. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结出5个特点,北京大学
十大数据中心公司
据最近报告显示,这些是全球最大的数据中心提供商,但市场在不断变化中。这部分的市场份额信息来自451 Research,而收入数据来自每家公司的最新年报。
1. Equinix
市场份额:9.5%总部:加州雷德伍德城。
提供的服务:批发和零售主机代管
年收入:36亿美元
数据中心数量:150多个
服务的市场:全球21个国家Equinix是数据中心行业无可争议的领头羊,它已宣布计划收购Verizon的数据中心业务,这让它有望获得更庞大的市场份额。客户包括:亚马逊网络服务、微软Azure、Salesforce.com、eBay、领英、奈飞、通用电气、雪佛龙、彭博社、纳斯达克、AT&T、T-Mobile及另外许多知名公司。
2. Digital Realty Trust
市场份额:5.7%
总部:加州旧金山提供的服务:批发和零售主机代管
年收入:21亿美元
数据中心数量:156个
服务的市场:北美、欧洲、东南亚和澳大利亚Digital Realty在四大洲30多个不同的市场运营数据中心,但其业务主要是在美国。它声称拥有“创行业记录的10年来99.999%”可用性和适应未来的战略。
3. 中国电信
市场份额:3.3%
总部:中国北京
提供的服务:批发和零售主机代管,主机托管集团
年收入:3520亿美元(备注:非IDC收入)
数据中心数量:400多个
服务的市场:主要在中国,在海外有一些设施虽然中国电信主要是一家电信服务提供商,但它也是中国最大的数据中心提供商,它还在美洲和欧洲设有子公司。
4. CenturyLink/Cyxtera Technologies
市场份额:2.1%
总部:路易斯安那州门罗
提供的服务:主机代管
年收入:175亿美元(CenturyLink)
数据中心数量:57多个
服务的市场:北美、亚洲、澳大利亚、英国和德国CenturyLink主要以一家互联网服务提供商出名,最近将数据中心业务卖给了一群投资者,投资者将以Cyxtera Technologies这个品牌名来运营这块业务。然而,CenturyLink还保留了Cyxtera 10%的所有权。它计划将出售数据中心业务所得的收入用来部分支付收购Level 3通信公司的成本。一旦这笔收购达成,有望大大提高其市场份额。
5. 中国联通
市场份额:2.1%
总部:中国北京
提供的服务:主机代管
年收入:2740亿美元
数据中心数量:未知
服务的市场:主要在中国与中国电信一样,中国联盟主要是归中国政府所有的一家电信服务提供商。它主要为在中国开展业务的跨国公司提供主机代管服务。
6. Verizon
市场份额:1.9%
总部:纽约市
提供的服务:主机代管和主机托管
年收入:1259.8亿美元
数据中心数量:29个
服务的市场:15个大都市区,主要在北美和南美Verizon现退出了数据中心行业,已将这一块卖给了Equinix,将改而专注于电信业务。这家公司还退出了云和主机托管两大业务,卖给了IBM.
7. DuPont Fabros Technology(DFT)
市场份额:1.9%
总部:华盛顿特区
提供的服务:批发和零售主机代管
年收入:1.24亿美元
数据中心数量:12个
服务的市场:北美与本文介绍的其他许多数据中心提供商一样,DFT即将被收购。2017年6月,Digital Realty宣布计划以76亿美元的股票收购这家规模较小的公司。
8. Level 3通信
市场份额:1.8%
总部:科罗拉多州布鲁姆菲尔德
提供的服务:主机代管
年收入:82亿美元
数据中心数量:350个
服务的市场:北美、欧洲和拉美除了数据中心服务外,Level 3还提供电信和互联网服务。它目前处于被CenturyLink收购的过程。
9. CyrusOne
市场份额:1.7%
总部:得克萨斯州达拉斯
提供的服务:批发和零售主机代管
年收入:5.291亿美元
数据中心数量:35个
服务的市场:美国、英国和新加坡虽然本文介绍的许多提供商除了数据中心外还提供其他服务,但CyrusOne主要专注于主机代管。它声称“CyrusOne已被《财富》20强和《财富》1000强选择,提供出色的可靠性和高扩展性数据中心解决方案,比其他任何数据中心和主机代管提供商更受青睐。”
10. Interxion
市场份额:1.6%
总部:阿姆斯特丹
提供的服务:主机代管
年收入:4.218亿欧元
数据中心数量:45个
服务的市场:欧洲20多年来,Interxion一直在整个欧洲运营数据中心。目前它在13个大都市区拥有数据中心设施,服务于1600多个客户。
6. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结出5个特点题目
在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特点:
1大量
大数据的特征首先就体现为“大”,强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2高速
就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同.
3多样
广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析.
4价值
这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值.
与其说是大数据,不如说是大数据时代,
一是人类处理数据的能力显著增强。过去也有数据,但数据散乱,没有强大的处理能力,所以发挥不了作用。现在之所以说已经进入了大数据时代,就是因为人类的处理数据能力大大增强了。云计算和大数据是两个方面,如果没有云计算,也就无所谓大数据,云计算能够把海量的、零散的、有价值的数据进行快速处理并释放出价值。
二是数据整合的形式愈发明显。一般来讲,政府掌控了大约80%的公共数据。而在企业数据方面,像阿里巴巴、百度、腾讯等互联网巨头掌握了海量数据。 不管是政府数据,还是企业数据,抑或是社会数据,整合的趋势愈发明显。打通政务流、企业流、社会流,技术整合趋势是必然的。由于老百姓的消费行为可以影响政府决策,所以政府希望老百姓刷卡消费,让数据归集到政府这边。
三是大数据应用领域不断扩散。大数据在政治、经济、社会、文化、生态等几乎每一个领域都有着广阔的应用前景。
四是围绕大数据应用的创新持续活跃。我们看到新业态、新模式、新体制不断出现,市场的活力也在得到不断地释放,个人的创造性也被大大地激活,这是一个前所未有的时代。
上述大数据时代的四大特征,在中国似乎得到了很清晰的验证:网络规模全球第一 、网民数量全球第一 、智能手机用户全球第一 、网络社交参与人数全球第一、网购人数全球第一、电子商务交易额全球第一、移动支付全球第一;无处不在的网络 、无处不在的软件、 无处不在的计算 、无处不在的数据 、无处不在的互联网+。
7. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结出5个特点,言语理解
大数据信息技术,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
8. 大数据巨头IBM公司针对大数据总结出5个特点,大量,高速
一、数据核心原理
从“流程”核心转变为“数据”核心
大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。
科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。
二、数据价值原理
由功能是价值转变为数据是价值
大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。
例如:大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
三、全样本原理
从抽样转变为需要全部数据样本
需要全部数据样本而不是抽样,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果现在数据足够多,它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。
举例:在大数据时代,无论是商家还是信息的搜集者,会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘,如果真正挖掘的话,通过信用卡消费的记录,可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是,全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的,如果是一个人特例出来,可能很有个性,但当人口样本数量足够大时,就会发现其实每个人都是一模一样的。