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大数据初创企业面临的五大挑战

近几年,数据逐渐成为驱动业务的主要推动力。 更重要的是,大数据是可以帮助企业改善策略,提高运营效率和加速增长。 75% 的龙头企业说,他们已经或计划在未来几年在大数据基础设施方面布局。大量的新的和令人兴奋的大数据初创公司出现来满足企业客户日益增长的需求。 虽然大数据吸引力巨大,但是考虑到66% 的创业公司一般会在12个月失败,大数据初创公司们仍然面临着很多挑战。 挑战一 缺乏人才 大数据市场在不断增长,60%的领导者认为他们今年在大数据运营上会花费更多,只有5%预测预算会减少,最大的问题在于,这种增长将超过其实现它所需的人才和规模应用。 据麦肯锡的报告称,美国的大数据人才需求在2018年将达到 170万,大约在同一时间,美国数据市场价值将达到 415亿美元。随着行业的发展,人才技能差距将拉大。没有简单的解决方案,是唯一真正的修复是随着时间的推移,人才自然会增加以满足市场需求。 (这里还有一点讽刺,因为许多大数据初创企业试图通过自己的软件来解决市场上人才缺乏的问题,但他们同样面临招不到人。) 挑战二 人才成本高 71% 企业和IT组织认为自己在利用数据方面刚达到平均水平或滞后。显然需要提...

引领“大数据技术风暴” 机器学习正当下

Ovum(咨询顾问公司)的分析师Tony Baer分享了他对于云端机器学习工具,物联网驱动流分析和Hadoop的一些观点。这些技术在2016年备受人们关注,2017年这种趋势将会延续。 技术的实际应用前景才是推动技术进步的根本,特别是今年的一些主流技术。Ovum分析师Tony Baer深知这一点,当他在2017年的Ovum report预测大数据发展趋势时,主要依据就是今年的技术应用情况。 Baer得出了如下结论,机器学习项目,物联网(IoT)和实时流媒体分析,这些技术在2016获得了广泛关注,在未来一年,他们依然将引领技术趋势。在一次采访中,他深入讨论了这些话题,他认为,基于云技术的Hadoop系统的发展,特别是在流分析领域,用例和技术可能是会形成一个完美的集合,引领“技术风暴”,他说。 您认为,机器学习将是2017大数据分析的最大搅局者。不过,机器学习项目是否仅限于那些大型公司,其使用范围是否更为广泛? Tony Baer:它的应用范围很广。许多情况下,企业和消费者已经开始使用内嵌机器学习的服务了,他们只是没有意识到而已。但是,数据科学家能够自主编写并使用机器学习算法,能够进行内部...

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