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驾驭新商业大数据产品能力评测助企业理性抉择

2017-08-31  来源:中国信息产业网  作者:

数据是新科学,大数据能hold住一切答案。

  ——《Big Bets on Big Data》

未来所有的生意都将成为数据的生意。

产业规模可期

更多的数据到更好的智能

在全球,大数据解决方案不断成熟,各领域大数据应用全面展开,为产业发展带来强劲动力,大数据逐渐成为全球IT支出新的增长点。Gartner分析显示,大数据已经进入应用发展阶段,基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势,技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟,应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大,并成为新的增长动力。

根据IDC发布的半年度全球大数据和分析开支指南,IDC预测大数据和业务分析(BDA)收入2017年将达到1508亿美元,相比2016年增长12.4%。BDA相关硬件、软件和服务的商业采购预计到2020年前将保持11.9%的复合年增长率,收入将超过2100亿美元。

在国内,互联网、电信、金融等重点行业领域开始实际部署大数据平台并付诸实践,带动软件、硬件和服务市场快速发展。中国信息通信研究院发布的《中国大数据发展调查报告(2017)》(以下简称“报告”)数据显示, 2016年中国大数据核心产业的市场规模约为168亿元,较2015年增速达45%,随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟,未来几年中国大数据市场仍将保持快速增长,预计到2020年中国大数据市场规模将达到578亿元。

大数据产品能力评测助企业理性抉择

大数据行业应用持续升温,特别是企业级大数据市场正在进入快速发展时期。越来越多的企业期望实现数据孤岛的打通,基于海量的数据资源,挖掘并沉淀有价值的数据,进而驱动更智能的商业。

中国信息通信研究院调查显示,目前,企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。在调查中,企业表示将进一步加大在大数据领域的投入。

市场结构向全面竞争格局演进

产品选择考验决策者智慧

在迅速扩张的市场之中,大数据产业的主要参与者的崛起速度远超以往。特别是近年来,开源技术的发展进一步降低了企业进军大数据领域的门槛,加之数据量的规模化增长和应用场景的越发丰富,越来越多的企业加入大数据掘金浪潮,创业企业不断涌现,互联网巨头和传统IT 厂商加速投资并购以争夺市场领袖地位。

在过去几年中,全球大数据市场的垄断状态逐渐被打破,正在向完全竞争格局演化。大数据产业链关联企业数量迅速增多,技术门槛逐步降低,产品和服务蓬勃发展,市场竞争越发激烈。

在国内,大数据生态系统也日臻完善,在数据收集、数据管理、数据应用等领域涌起一大批颇具影响力的参与者。其中,平台解决方案、数据资产管理、数据挖掘、数据可视化、商业智能、垂直化应用等成为传统IT厂商、云服务商和创业公司同时发力的重要细分市场。特别是面向政务、电信、金融等几个关键行业,不同产业“军团”风起云涌,同质化产品与解决方案在市场上颇有“乱花渐欲迷人眼”的态势。

大数据产品能力评测

提供大数据选购参考

未来几年,全球各个行业数千亿规模的大数据投资者,该如何在相似的产品中作出最符合自己商业逻辑的判断?如何量化大数据产品的重要性能指标来指导获得最有益的商业价值回报?这些问题不仅考验企业决策者的智慧,更需要大数据产业权威组织的共同努力。

可喜的是,国内首个大数据产品评测体系正逐渐完善。“大数据产品能力评测”是由数据中心联盟组织,并委托中国信息通信研究院实施的权威测试,是国内首个大数据产品评测体系。大数据产品能力评测采用先进的测试方法,从基础能力和性能来评价大数据产品。2015年至今共完成四批测试,共有24家企业的25款大数据产品通过评测,圈定了国内大数据基础平台厂商第一梯队,为政府和行业用户选购大数据产品提供权威参考。

通过大数据产品能力评测的产品名单(截至2017年8月)

大数据产品能力评测助企业理性抉择

大数据产品能力评测助企业理性抉择

大数据产品能力评测助企业理性抉择

回顾数据中心联盟大数据产品能力评测的发展,呈现四方面的特点。一是测试难度逐年加大。基础能力指标和要求越来越丰富,从37用例增长到44个。性能测试最大表的条数达到800多亿条。二是测试覆盖面越来越广,从最早的Hadoop产品扩展到MPP数据库和NoSQL数据库,基本覆盖了底层平台的主流产品。三是参测企业多样化,既有多家传统IT巨头、数据库龙头企业,又有大型互联网公司和技术领先初创型公司。四是认可度不断提高,很多大型企业和政府部门都将联盟大数据产品能力评测作为产品选型的依据。

目前,第五批评测正在进行中。已经有20多家企业报名参加,测试结果将会在10月中旬发布。同时联盟大数据技术和产品工作组还在加快完善大数据评测体系,并逐渐向行业应用扩展。

关键词:NoSQL Hadoop 评测体系 数据挖掘 商业逻辑