2015年对于大数据来说,是个值得纪念的一年,大数据在这一年得到了认可。同时,这一年中也经历了很多发展的低潮,这就像是一次次的警 告,或许某一天大数据就不再具有改变世界的力量了。因此让我们一起来回顾一下今年最重要或者最具价值的相关新闻,一起回味这一年大数据发展所经历的起起落 落。
一月
2015 年,全球通过手机或移动装置接入互联网的用户超过了通过电脑或者笔记本接入电脑的用户。其实移动网络的用户在 2014 年后期就超过了通过台式电脑访问网络的用户,而这种用户习惯的改变对于 App 设计人员、公司甚至政府如何收集数据都会产生巨大的影响。2015 年伊始,就有 Microsoft 购买 Revolution Analytics 公司。开源程序语言将会成为统计计算和预测分析领域最流行的语言。大规模数据泄露(其规模和频率在过去十年间以指数形式增长)并没有减弱的趋势。美国政府 在今年年初就宣布,400 万政府雇员的信息被人通过人事管理局窃取。
二月
白宫发布的一份关于“大数据创造的机会和危机”的报告总结了虽然当今技术为大数据的发展和改变提供了无法估量的潜力,但是仍然有很多 与隐私和数据保护相关的问题亟待解决。该报告还提到,《消费者隐私权利法案》(也称为“请勿追踪”的法规)的持续发展更为重要。这意味着法律赋予了个人这 样的权利——你可以拒绝另一个人或者组织来追踪以及记录你的个人信息。
三月
IBM 宣布将会在接下来的四年中向物联网技术投资 30 亿美元。所有设备可以对话、在线分享信息、并且可以互动,从而使得我们的生活更加轻松的概念在 2015 年仍然非常重要,IBM 将会致力于在实时分析领域取得新突破。
四月
期待已久的 Apple Watch 终于问世了,并且迅速成为了全球首款人人“必备”的物联网装 置。自从上市以来,尽管人们知道在上市当天的 6 小时内有 100 万的订单(大致相当于 iPad 一个月的销量,iPhone 两个月的销量。),但是 Apple 一直对 Apple Watch 的销量守口如瓶。大数据这个“池塘”的“几条大鱼”推出了新的服务或者对原服务进行了扩展,其中亚马逊网页服务(AWS)宣布其客户将很快可以通过亚马逊 机器学习体验到机器学习的优势,与之相对的具有机器学习产品的公司包括微软小冰和 IBM 的沃森,以及 Google。
五月
Computing Research (计算研究) 发布了“2015 大数据市场评论”,该评论发现在过去的一年中,没有将大数据和大数据分析集成到其运营过程的企业的比例从 33% 降到了 16%。在对 400 位各行各业的决策者(包括政府、零售商、金融服务、科技和教育领域)的调查中,76% 的人认为他们的组织分析更多集中于内部运营数据而不是外部数据。
六月
德国总理默克尔提醒德国国内民众不需要担心公共数据的收集,以及在全球大数据淘金热中德国被落下的风险。在柏林的一次会议中,默克尔说道,“无论谁将数据视为威胁,或者认为每一份数据都可能意味着一份破坏,这样的人将永远无法利用数字化所潜藏的巨大优势。”
七月
继 2014 年企业数据丢失和被盗案件频繁发生之后,2015 年再次成为大规模数据泄露事件频发的一年。今年 7 月交友网站 Ashley Maddison 遭到大规模攻击。使得该事件如此受关注的原因是由于该网站的天性造成的,因为这有可能与人们对家庭的忠诚联系起来。这些被盗数据潜在的色情内容使得这成为 了一个大事件,同时手机零售商 Carphone Warehouse、集资网站 Patreon、电信运营商 T-Mobile、医疗服务提供商 Anthem 和信贷资料服务机构等也有数百万顾客成为受害者。
八月
中国零售商和网络服务商阿里巴巴推出阿里云,这也是阿里巴巴自己的云分析系统,该系统允许企业可以在自己的硬件上以机器学习为技术基 础进行数据分析。这也是向西方科技巨头看齐的一步,因为西方科技巨头已经全部推出了自己的大数据服务系统。阿里巴巴将阿里云视为“中国第一个人工智能平 台”,并称其可以在 6 小时内处理 100PB 的数据,相当于 1 亿部高清电影。
九月
欧洲隐私保护活动家在本月庆祝了一项胜利——欧盟法院宣布所谓的“安全港”的协议无效。在奥地利隐私保护倡导者 Max Schrem 起诉 Facebook 的案例中,鉴于斯诺登案件的启示,美国公司关于保护欧洲公民数据隐私的承诺并没有保障。此案对于任何美国和欧洲之间基于数据传输的业务都有深远意义。
十月
史上最大的科技交易发生在本月。硬件制造商戴尔宣布其将斥资 670 亿美元收购数据存储、云计算和分析供应商 EMC 及其子公司——虚拟化技术专家 VMWare。
十一月
英国金融行为监管局(FCA)宣布将调查保险公司对于大数据的使用行为。FCA 将深入调查客户数据(通过大规模收集和分析获得)的日益增加的使用行为,尤其是作为保险费收费标准的参考方面的用途。将要解决的问题包括以大数据为基础的 保险费收费标准是否会导致保险公司会根据投保人采取歧视性做法。
十二月
欧洲在政府和公司应该如何对待个人数据方面迈出了重要步伐。《通用数据保护条例》(GDPR)草案获得通过,接下来的三年是进一步讨 论和研究。该法案将会对个人数据的使用设置更为严厉的规则。更重要的是,该草案(有望在 2017 年成为法律)强调公司在收集个人数据时,必须获得数据所有者的允许,并且只能将数据用于已经被允许的方面。任何诱导用户对数据授权的做法(例如进行某些操 作就意味着同意等的做法)将会被取缔,而违反相关规定的公司将要缴纳其全球收入的 4% 作为罚款。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21