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2017全球大数据产业八领域典型公司盘点分析

2017/9/14    来源:星河融快    作者:吴极      
关键字:大数据产业  大数据  
之前为大家介绍了大数据的底层结构,以及应用层功能的覆盖已经有了一定的宏观了解,以下将带大家从微观视角分领域分析大数据行业。
    ①大数据分析
 
    ②大数据可视化
 
    ③BI商业智能分析
 
    ④大数据检索
 
    ⑤产品大数据分析
 
    ⑥大数据预测、咨询
 
    ⑦大数据服务支撑平台
 
    ⑧机器学习技术
 
    “大数据分析、可视化及BI领域——
 
    虽然这三个领域在功能及应用范围上各有千秋,但实质上可以说是相辅相成:通过大数据的基础分析工具,研究人员可以获得数据内部的逻辑及结果表现,但通常这些结果过于复杂并缺乏合理的表达形式,使数据科学家及企业的管理者无法快速领会并对经营活动进行调整。
 
    因此大数据的可视化方案应运而生,多数可视化方案都作为数据分析工具的延伸而存在,但也有少部分公司另辟蹊径,采用非传统方式将数据的可视化更加贴近需求。BI则是大数据分析和可视化与业务场景的结合,作为企业内部管理工具,使企业的价值有了极大的增长,成为了大数据应用领域重要的一环。
 
2017全球大数据产业八领域典型公司盘点分析
 
    1、大数据分析领域,在朝向易用、简单化发展
 
    大部分大数据分析企业的现状,可以说是将数据的分析、可视化及数据的采集、治理、集成进行了一体化,以大数据的分析平台形式存在。例如Fractal Analytics除了具备数据分析功能外,还提供自动化数据清理及验证服务,能够返回标准化的结构化数据;Voyager Labs则能够实时采集、分析遍布世界各地的数十亿个数据点,帮助用户进行预测。
 
2017全球大数据产业八领域典型公司盘点分析
 
    上述典型公司主要面向大型企业进行定制化全流程服务,客单价有时高达千万美元级别,例如Fractal Analytics的客户就包括飞利浦、金佰利等大型公司,其高昂的价格及服务令小型企业望尘莫及。
 
    但随着大数据技术的逐渐普及,SaaS化的大数据分析服务将是一个明确的发展方向,而其使用门槛也将大幅降低,从而将大数据分析的能力逐步赋予给中小企业,以真正的实现其基础资源的价值。同时确保企业数据安全的数据脱敏、数据保护市场也会随着SaaS化的到来而逐步拓展出新的市场空间。
 
    目前大数据技术简化、低成本、易用的趋势已经在部分公司的产品策略上有所体现,例如大数据分析公司Domino的产品让数据科学家只需专注于自己的分析工作,而不用关注软硬件基础设施的建立及维护,Datameer更进一步开发出的产品屏蔽了复杂的大数据分析底层技术,通过类似电子表格的可视化数据分析用户界面,让企业的员工能够快速上手使用,RapidMiner Studio可零代码操作客户端,实现机器学习、数据挖掘、文本挖掘、预测性分析等功能。
 
    在大数据分析能力普及的同时,提升数据分析性能、优化数据分析结果的技术研发也在快速进展中。例如SigOpt通过自主开发的贝叶斯优化(Bayesian Optimization)算法来调整模型的参数,获得了比常见的网格搜索(grid searching technique)解决方案更快、更稳定、更易于使用的结果,目前SigOpt 的产品不仅可以让用户测试不同变量,还能够提供下一步的测试建议,以帮助用户持续优化改善数据分析结果。
 
    令人感到欣喜的是,在大数据分析领域还存在着一些颠覆了传统数据分析理论,采用独特方式方法进行数据分析的公司。这类公司的技术对传统数据分析方法进行了很好的补充,在特定领域有着成功的应用。
 
    这类公司中的典型之一是由三位全球顶尖的数学家创立的Ayasdi,它利用拓扑数据分析技术和上百种机器学习的算法来处理复杂的数据集,不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息,而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类,这种方法目前在基因与癌症研究领域大显身手,例如一位医生利用Ayasdi的数据分析技术发现了乳腺癌的14个变种,如今Ayasdi已经在金融服务和医疗保健行业中获得了相当数量的客户。
 
    2、可视化技术,逐步实现了自动化、智能化
 
    大数据可视化是连接数据分析结果与人脑的最好途径,因此可视化技术的高低也成为了左右大数据企业获客能力的重要因素。目前可视化的发展方向同大数据分析一致,都是朝着简单、自动化、智能的方向在努力。
 
2017全球大数据产业八领域典型公司盘点分析
 
    典型企业如Alteryx是一个提供一站式数据分析平台的初创公司,旨在让用户在同一个平台上完成数据输入、建模以及数据图形化等操作,将数据运算与精美的图像完美地嫁接在一起,并能够和SAS和R语言一样进行数据的统计和分析。
 

责任编辑:李欢
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