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2015年大數(shù)據(jù)市場總結(jié)性調(diào)研報告：

　　開發(fā)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序制造業(yè)占42.6%。

　　38.2%的大數(shù)據(jù)和高級分析應(yīng)用程序被使用在面向客戶的部門中，包括市場營銷、銷售和客戶服務(wù)。

　　33.2%的大數(shù)據(jù)和高級分析開發(fā)人員專注于軟件和計(jì)算機(jī)行業(yè)。

　　19.2%的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序開發(fā)者說數(shù)據(jù)的質(zhì)量一直是他們在構(gòu)建新應(yīng)用時面臨的最大問題。

　　報告摘要如下:

　　軟件與計(jì)算業(yè)(18%)、金融業(yè)(11.6%)、制造業(yè)(10.9%)和零售行業(yè)(9.8%)的大數(shù)據(jù)開發(fā)人員所占比例最高。其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序開發(fā)也很活躍并且在不斷增長的包括：娛樂業(yè)(7.7%)、電信業(yè)(7.5%)、公用事業(yè)和能源業(yè)(6.6%)、醫(yī)療保健業(yè)(4.6%)。

　　大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序都分布在什么行業(yè)?

　　從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫獲取更多的信息(22.60%)、獲取和分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(21.10%)、潛在的可視化和分析數(shù)據(jù)能力 (20.70%)是驅(qū)動應(yīng)用程序開發(fā)的三大因素。研究發(fā)現(xiàn),信息獲取方面自去年以來增長了6%,使其成為2015年的第一因素。

　　驅(qū)動大數(shù)據(jù)和高級分析項(xiàng)目的主要原因　　 

　　如今正被處理利用的數(shù)據(jù)占總體的40.8%，復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)占38.1%，需要進(jìn)行實(shí)時分析的數(shù)據(jù)占17.7%，這三類數(shù)據(jù)是推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要組成。其中，各類數(shù)據(jù)的占比和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性是決定企業(yè)是否繼續(xù)采用大數(shù)據(jù)方案的關(guān)鍵。通過大數(shù)據(jù)分析能夠獲得更高更深刻的行業(yè)見解和具有描述性、預(yù)測性的數(shù)據(jù),是推動所有企業(yè)采用大數(shù)據(jù)分析解決方案的動力。

　　33.2%的大數(shù)據(jù)和高級分析開發(fā)人員專注于軟件和計(jì)算機(jī)行業(yè)。在這些開發(fā)人員之中,36.7%的人所在企業(yè)規(guī)模為101到1000名員工,32.9%所在的企業(yè)規(guī)模為1000 員工, 30.1%所在的企業(yè)規(guī)模為100名員工以下。42.6%的大數(shù)據(jù)分析開發(fā)人員專注于制造業(yè)類企業(yè) (1 k 員工)。

　　銷售和客戶數(shù)據(jù)(9.6%)、基于IT的數(shù)據(jù)分析(9.4%)、信息(8.7%)和金融交易(8.4%)等大數(shù)據(jù)集應(yīng)用程序開發(fā)者當(dāng)下最活躍的領(lǐng)域。除了市場營銷這一領(lǐng)域，其他系統(tǒng)管理、生產(chǎn)、車間數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和社交媒體集成數(shù)據(jù)也包括在內(nèi)。信息數(shù)據(jù)集在過去的六個月中增長最快,現(xiàn)在科學(xué)計(jì)算與事務(wù)處理系統(tǒng)是開發(fā)人員創(chuàng)造新的應(yīng)用程序所依賴的主要數(shù)據(jù)集。

　　營銷部門已迅速成為最常見的用戶大數(shù)據(jù)和高級分析應(yīng)用程序用戶(14.4%),其次是IT部門(13.3%)和研發(fā)部門(13%)。38.2%的大數(shù)據(jù)都為市場營銷、銷售和客戶服務(wù)服務(wù)部門所使用。

　　相關(guān)工具的可用性(10.9%)、存儲成本(10.2%)和孤立業(yè)務(wù)、IT、分析/數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)(10.0%)是開發(fā)者在構(gòu)建新的應(yīng)用程序時的三大障礙。有趣的是,合規(guī)性和遺留系統(tǒng)轉(zhuǎn)換困難并未在此次調(diào)查中得分更高,這兩個領(lǐng)域在越規(guī)范越有歷史的產(chǎn)業(yè)就都越復(fù)雜。要在制造業(yè)和金融行業(yè)加速大數(shù)據(jù)和高級分析的發(fā)展,合規(guī)性和遺留系統(tǒng)集成障礙需要首先得到解決。

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量(19.2%)、相關(guān)性的數(shù)據(jù)已被獲取(13.5%)、正在處理的數(shù)據(jù)量(12.6%)和充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的能力(11.7%)是大數(shù)據(jù)開發(fā)人員所面臨的四大問題。其他問題包括存儲的數(shù)據(jù)量(10.5%),大數(shù)據(jù)挖掘能力(10.1%)和高速率的數(shù)據(jù)采集(7.6%)。

　　為不同的安全數(shù)據(jù)提供實(shí)時的相關(guān)性檢測和異常檢測 (29.9%)，還有高速安全情報數(shù)據(jù)的查詢(28.1%)是如今可以幫助開發(fā)人員處理大數(shù)據(jù)的兩個最關(guān)鍵的領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)和高級分析應(yīng)用程序開發(fā)人員也正在尋找供應(yīng)商，希望其能提供對各種用例場景都更有效的安全算法 (17.6%),在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)兩方面靈活的大數(shù)據(jù)分析 (14.2%)和更有用的想象型前端工具來探索和圖形化大數(shù)據(jù) (5.1%)。

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