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锐眼洞察 | 2017年大数据分析市场调研报告(翻译)

Data

锐眼洞察 | 2017年大数据分析市场调研报告(翻译)

作者:Dresner Advisory Services

原文:2017 Big Data Analytics Market Study

译者:TalkingData CTO 肖文峰

本译文禁止商用,转载请注明作者与来源!

译者导读:

这份报告是由Zoomdata赞助Dresner Advisory Services制作的大数据分析市场洞察。

从报告中可以大致看到,对于企业来说,大部分依然处于有数据、但是没有有效手段进行展示的阶段。“大数据”对于他们来说还是更加遥远的未来的事情。

亚太用户距离北美来说有一定差距,未来会使用的群体会更大一些,尚无计划使用大数据的更少一些,说明企业基础比较好,更容易接受新生事物,只不过需要有一定的过程。亚太地区的企业引入大数据会更加急迫一些。

IoT并非想象中那么受到追捧。数仓优化是对于企业已经投入的资产的优化。客户和社交分析依然具有持续的高需求。

这里只是翻译部分内容,详细报告请点击原文下载PDF版。


摘要:

  • 大数据采用率在2017年达到53%,高于2015年的17%。
  • 电信和金融服务是早期采用者(第19-24页)。
  • 行业对大数据的态度略有下降(第68页)。
  • 在亚太受访者的带领下,40%的非用户期望在未来两年内采用大数据(第25-30页)。
  • 在商业智能战略的技术和举措中,大数据分析在我们研究的33个主题领域中排名第20位(第18页)。
  • 数据仓库优化仍然是最大的数据使用案例。客户/社会分析和预测性维护是最有可能的用例。物联网大数据势头放缓(第31-36页)。
  • Spark是领先的大数据基础设施选择,其次是MapReduce和Yarn(第37-42页)。Spark、MapReduce和Yarn拥有最高水平的供应商支持(第69-70页)。
  • Spark SQL是大数据访问最流行的手段,其次是Hive和HDFS(第43-48页)。对于Hive / HiveQL,行业支持是最大的,其次是Spark SQL。行业大数据访问支持正在增加(第71-72页)。
  • 在大数据搜索机制中,ElasticSearch领导Apache Solr和Cloudera Search,尽管用户需求不大(第49-54页)。大数据搜索正在获得一些行业投资,但不是高优先级(第73-74页)。
  • 最流行的大数据分析/机器学习技术是Spark MLib,其次是scikit-learn(第55-60页)。行业对机器学习的投资正在显着增加,特别是Spark MLib(第75-76页)。
  • 在大数据分布中,Cloudera是最受欢迎的,其次是Hortonworks MAP/R和Amazon EMR。

对于BI最重要的措施和技术排名:

在被认为对商业智能具有战略意义的技术和举措中,大数据分析在我们目前研究的33个专题领域中排名第20(图5)。 这一排名与我们的2016年大数据分析市场研究相同。 我们应该补充说,2016年是提升大数据采用率和重要性的分水岭。 尽管我们仍然认为,不同组织的大数据收益差异很大,但是在过去的24个月中出现了更为广泛的势头。从本质上讲,我们也观察到大数据距离主流BI实践(如报告、仪表板和终端用户自助服务)的重要性依然很远。

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在2017年的样本中,北美地区(55%)大数据采用率最高(图8)。亚太地区的受访者大部分标识“将来可能会使用大数据”。但是北美和EMEA地区(欧洲、中东、非洲)的受访者两分化也比较严重,也有很多标识“根本没有使用大数据的计划”。

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就地区分布而言,在那些还没有采用大数据的国家中,北美地区受访者在本年度引入大数据的比例最大,同时明年之后引入的也同样最多。亚太受访者大多准备明年采用。

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按行业来看,目前大数据的使用在电信方面是最大范围的,87%的受访者表示他们已经采用(图9)。同样令人印象深刻的是,76%的金融服务机构也已经采用了。相比之下,技术行业受访者中虽然61%已经采用,但是却也有20%并没有计划采用,分化比较严重。医疗保健受访者中只有不到60%的人使用大数据。高等教育目前使用大数据的可能性最小(25%),但是有67%的受访者未来可能会使用。

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大数据用例

2017年最大的数据使用案例是数据仓库优化,对于大约70%的受访者来说,这被认为是“关键”或“非常重要”(图18)。“客户/社会分析”和“预测性维护”(2017年新增条目)是下一个最有可能的用例,至少对大多数受访者来说是“非常重要的”。 值得注意的是,大量讨论的IoT(大数据可能的用例)在我们的抽样中是最低优先级。

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