谷歌大数据战略分析（谷歌大数据战略分析报告）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于谷歌大数据战略分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、全球最具影响力的大数据企业排行榜

• 2、防止坠入“大数据陷阱”，除了技术还需要什么？

• 3、大数据分析应用领域有哪些?

• 4、如何让“大数据”有价值

一、全球最具影响力的大数据企业排行榜

全球最具影响力的大数据企业排行榜

目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。下面我们就一起来看今天的十五家大数据企业名单，其中十家早已名满天下、另外五家则属初来乍到。

1、IBM

根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司，IBM过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。在IBM围绕大数据开发出的产品中，DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。IBM同时也为Hadoop开源数据分析平台提供支持。

2、惠普

惠普在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商还提供与之相关的硬件、软件以及服务，其最为知名的方案当数Vertica分析平台。

3、Teradata

Teradata在2012年获得全球第三大大数据厂商头衔，其营收总额达4.35亿美元。Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。

4、甲骨文

尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、Cloudera Hadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。2012年甲骨文名列大数据企业榜单第五位，营收总额为4.15亿美元。

5、SAP

SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。2012年该公司在大数据企业竞争中位居第六，营收总额为3.68亿美元。

6、EMC

EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊“营销科学实验室”的所在地——这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。Pivotal将对Hadoop与EMC的Greenplum数据库与HAWQ查询工具进行整合。EMC在2012年的大数据企业排行榜中位列第七，营收总额为3.36亿美元。

7、Amazon

Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。

8、微软

微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具。微软的SQL Server数据库也颇具知名度，且于2012年的大数据企业比拼之中位列第九，营收总额为1.96亿美元。

9、谷歌

谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery——一款基于云的大数据分析平台。该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。

10、VMware

VMware向来以云计算及虚拟化解决方案著称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMware vSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。VMware在过去一年中获得3200万美元大数据营收，几乎与谷歌公司持平。

11、业界新生代：Cloudera

相信目前已经没人敢在列举顶级大数据供应商时漏掉Cloudera。这家新兴企业获得1.41亿美元风险投资，支持阵营中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大数据领域赫赫有名的老将。该公司于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。

12、Hortonworks

Hortonworks是另一家Hadoop供应商，并在2011年从雅虎公司分离出来之后获得超过7000万美元的风险投资支持。它在发展中将矛头直指Cloudera，这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。

13、Splunk

根据WIkibon的统计，Splunk是目前纯大数据供应商中占据市场份额最大的企业，2012年全年营收总额达1.86亿美元。该公司主要关注机器数据分析业务。

14、10Gen

10Gen最具影响力的得意佳作要数其开源MongoDB——一款业界领先的NoSQL数据库。该公司的战略投资伙伴包括英特尔、红帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在纯Hadoop及NoSQL业务企业中名列第三，营收总额为3600万美元。

15、MapR

大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7，这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。去年MapR在纯Hadoop与NoSQL业务企业中位列第四，营收总额为2300万美元。

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二、防止坠入“大数据陷阱”，除了技术还需要什么？

面对互联网金融大潮，在兴奋激动之余，我们还需要一种相对冷静平和的心态。如果我们真的要搞金融大数据开发，真的要靠有关数据来办互联网金融，那确实就要认真思考一下自己所谓拥有的“大数据”真的足够大了吗？足够长了吗？

当今，互联网化正带动着许多行业、产业的组织变革和商业变革。在这一历史性的进程中，互联网技术的迅速发展也给金融领域的创新带来了巨大活力，显著提升了金融服务的水平。首先，我在大数据巴士中看到有统计从银行来说，现在银行已普遍通过互联网渠道开办各类业务，银行服务的成本有了下降（电子银行每笔交易成本大约只有银行柜台每笔交易成本的五分之一到六分之一）；银行传统信贷的模式有了改变（例如工商银行(601398,股吧)无人工参与的全流程在线的网络贷款已超过其网络融资的20%）；银行业务处理能力尤其是支付结算的能力和效率都有了提高（例如工商银行现在每秒钟业务交易量峰值已超过8700笔，在去年一年的电子银行交易已占全部交易的88%，电子银行交易金额达到了456万亿元，所有的异地支付早已实现实时完成。）；各家银行的服务模式都已越来越多地、越来越自然地融入商业场景之中，一个覆盖和贯通金融服务、电子商务、社交生活的互联网银行架构正在不断形成和完善。其次，这些年来，各类互联网企业从事金融业务的也越来越多，互联网金融已从最初的电子商务、第三方支付等更多进入了资金募集、理财和借贷领域。如果说Paypal、ApplePay和支付宝等，是让小额支付更便捷，那么P2P、众筹包括余额宝等则是对金融资源配置方式的一种有意义的探索，它给不少人提供了一种新的投资渠道，也满足了一些人筹集资金的需求。近来，一些人又已经开始把更多注意力放到了区块链技术，不少人正在争先恐后地进行基于区块链的支付和记录技术等方面的研究和开发。

这一切的结果在大数据巴士中的统计都是显得那么的令人振奋，令人欣喜。但我认为在看到互联网金融快速发展所带来的种种积极变化的时候，在继续推进金融创新的过程中，似乎也应该注意两个问题，一、金融创新的全部内容是不是金融的互联网化；二、是否应该避免陷入技术至上、唯数据论的误区。第一点比较容易理解，答案也应该是明确的。关于第二点想必看法不会完全一致。我想就此谈谈一己浅见。这可以从北京大学国家发展研究院沈艳教授最近的一篇文章说起。

沈艳教授的文章题目是《大数据分析的光荣与陷阱——从谷歌流感趋势谈起》。她在文章中讲了一个故事，那就是谷歌公司在2008年11月启动了一个“谷歌流感趋势”（GoogleFluTrends，GFT）项目，这个项目曾被许多人认为是大数据分析优势的一个证明。这个项目的团队曾宣布他们通过数十亿搜索中45个可能涉及流感关键词的分析，就能够比美国疾控中心提前预报流感的发病率，从而使人们可以有充足的时间提前采取预防措施以避免患上流感。倘若真能如此，这个成果无疑具有重要的社会意义和经济价值。可惜的是2014年，美国《科学》杂志的有关文献报道了GFT在2009年没有能预测到有关流感的爆发，在2011年8月到2013年8月间的108周里，有100周预告不准（预测率是实际报告值的1.5倍多）。沈艳诘问道，为什么传说中充满荣光的大数据分析会出现如此大的系统性误差呢？她认为如果在数据分析中只关心相关关系而不注意因果关系是不行的，必须避免模型对数据值作出“过度拟合”，她还指出尤需注意不能以为大数据可以完全替代小数据，她呼吁要防止坠入“大数据陷阱”，力戒“大数据自大”。我十分赞同沈艳的观点。沈教授所指出的问题正是若干年来我们在推进互联网金融发展中所一直十分注意和努力想解决的问题。

撇开银行在产品研发、客户营销、员工及机构管理等方面的数据应用问题暂且不谈，就说银行最常见也最重视的风险管理，多年来许多银行尤其是一些大中型银行都在如何利用数据技术提升风险管控能力方面进行了很多的探索，做出了不懈的努力。例如，工商银行在估算客户的违约概率（PD）、违约损失率（LGD）的时候，十分注意把数据长度作为风险参数量化过程中的一个重要因素，坚持要求数据观察期起码必须涵盖一个完整的经济周期，以努力避免简单地以昨天的数据来说明今天和预测明天。现在工商银行非零售业务和零售业务的客户违约率、损失率数据积累长度均已超过12年。同时包括工商银行在内的不少银行还建立起了全行数据质量的管理标准和平台，不断进行内部评级的复核验证，以尽可能减少失真数据的干扰和影响。为了能够对各种风险进行量化，在信用风险管理方面仅工行就开发了34个法人客户评级模型，实现了对所有法人客户违约概率（PD）的计量，开发了175个信贷产品的3类债项评级模型，实现了对违约损失率（LGD）的计量。对零售业务，工行还开发了75个信用评分模型，覆盖了个人客户准入、账户信贷审批和业务管理的完整业务生命周期。在面对市场风险（因市场价格例如利率、汇率、债券股票价格、商品价格的不利变动，而使商业银行表内和表外业务发生损失的风险）的防控方面，我们制定了16个办法，开发了17个定价估值模型来进行风险价值（VaR）和压力风险价值（SVaR）的计量，并且在实践过程中每日实施返回检验，把模型计算所得的风险价值与发生的真实损益进行比较，以检验模型、方法的准确性和可靠性。在防控操作风险（主要是指由不完善或有问题的内部程序、员工行为和信息科技系统，以及外部事件所造成的风险）方面，工行开发了操作风险损失事件管理系统，分别用于对操作风险高频低损和低频高损部分的计量。

为了达到上述的这种数据采集、挖掘和应用水平，仅为积累有关数据、开发这些风险管控模型，工商银行就先后花了将近15年时间，投入了巨大的人力和财力。尽管目前这一套风险识别和计量的方法、模型已经按照国际金融稳定理事会的有关标准，经过监管部门组织的多轮评估获得通过，认定为合格，但坦率地说，我们从来也没有认为这一切已经是完美无缺的了。面对不断变化的社会经济环境，随着银行业务日新月异的发展，在数据的管理利用方面确实还有许多问题需要解决，前面的路还很长。这也正是工商银行近年来又推出了eICBC新发展战略的一个重要原因。

我之所以不惜篇幅地介绍这些情况，主要想说的就是许多事确实不像想象的那么简单。面对互联网金融大潮，在兴奋激动之余，我们还需要一种相对冷静平和的心态。如果我们真的要搞金融大数据开发，真的要靠有关数据来办互联网金融，那确实就要认真思考一下自己所谓拥有的“大数据”真的足够大了吗？足够长了吗？

自己拥有的数据中的信噪比问题有效解决了吗？自己拥有的数据分析模型如果对样本内的数据分析还算准确的话，那它对样本外的预测结果也能一样有效吗？自己所拥有的数据处理模型是否完全建立在一种假定之上了，那就是以为人们的社交行为数据、那些非结构化数据都是真实的？坦率地说，我始终认为只要一些数据生成者知晓自己的行为数据可以影响自己的利益（例如可以获得信誉、信用积分，可以获得授信融资等），那对这部分数据的可靠性就有质疑的理由。这也许就是人文科学领域的“测不准原理”。现在各种花样百出的水军现象已经一再提示我们，真是“不能天真地认为数据使用者和数据生成机构都是无意识生产大数据的”（沈艳，2015）。

上述这些还没有涉及诸如homes系统、高频交易等技术在这一轮股市风波中的作用究竟应该如何认定的问题。尽管对此还可能有这样那样的看法，但可以确定的是，在某些条件下，所谓的技术中性在面对市场时是完全可能发生变异的。

总之，我认为金融的创新、互联网金融的发展，除了技术，还需要一系列的条件支撑，包括营造一种良好的文化氛围。在眼花缭乱之中，要力戒浮躁，脚踏实地。互联网技术是时代进步的标志，是现代文明的产物，它与那些江湖气其实是不搭的。诸如“流量为王，就是要靠烧钱来吸引客户”，“互联网就是财富重分的过程，就是赢者通吃的游戏”，“羊毛出在猪身上，猴数钱，牛买单”等说法，如果仅是开开玩笑，说说段子，那也未尝不可，但作为一个要对投资者负责、对债权人负责、对债务人负责、对市场稳定负责的金融从业者来说，如果把这真的当成了自己的经营理念，那是万万不可的。

三、大数据分析应用领域有哪些?

一、广告行业

比方你最近想买一个商品，然后在百度、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

二、内容引荐

比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

三、餐饮行业

快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

四、教育范畴应用

百度大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，百度高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

五、医疗范畴

智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

四、如何让“大数据”有价值

如何让“大数据”有价值

大数据并不仅仅是“大”，但它首先得“Bigger”，拥有足够量级的数据才能被称作大数据，所以你看到仅仅分析几百人的数据就说自己是大数据的公司基本上都是骗子。另外，足够的数据，不能进行价值转化也没用。

吃饭、睡觉、旅行、走路、购物，所有纯物理性的行为都成为可被记录数据的组成部分，这些看似与我们的生活、工作、赚钱等无关的行为，正成为新时期的价值瑰宝，谷歌、亚马逊、Facebook、百度、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。

近期，腾讯、搜房、浪潮集团、易观等纷纷与统计局签署了大数据战略合作框架协议，再加上去年签署的11家公司，越来越多的互联网公司、传统企业数据正被纳入新构建的大数据“基地”当中。

不少人对大数据的概念有很大误解，甚至有不少公司搭上“大数据”的概念来玩资本运作。大数据并不仅仅是“大”，但它首先得“Bigger”，拥有足够量级的数据才能被称作大数据，所以你看到仅仅分析几百人的数据就说自己是大数据的公司基本上都是骗子。我不认为当前有多少公司量级的数据能够是“Bigger”的。对于用户级市场，至少该产品的用户量达到亿级，达到该产业用户量的前几名；对于企业级市场，也至少得拥有足够量级的企业用户，才算得上拥有大数据的基础，再加上用户使用各个产品的习惯大不相同，所以当前的大数据绝对是缺憾的，抽样数据并不准确不是么？多谈无益，故本文纯从数据来分析。

数据的记录

数字产品的出现，迅速让用户的个人信息能够被记录，电脑、智能手机、可穿戴设备、智能硬件、未来的智能电视等正成为数据记录的新工具，其中较为热门的是围绕医疗需求来建立相关的数据记录，睡眠、血压、体重等产品较多，虽然这些产品的用户量并不“多”，但是硬件厂商们依然乐此不彼的做着这一切。

要想让数据能够真正的发挥作用，首先这些数据肯定得被记录，必须有了记录才会有相关的模型分析，否则都是纸上谈兵。比如用户的睡眠时间、用户的出行时间、用户每天所摄入食物的卡路里、用户吃饭的消费金额等等，所有出现的物理性数据，只有被记录了这些数据才会有价值，没有记录，这些都是“废物”，没人会重视这些物理性动作的价值。

数据如何才能被记录？（作者微信公众号：郭静的互联网圈）首先得有工具，拿医疗为例，我们在医院看病，医生会使用相关仪器记录用户的心跳周期；我们去餐厅吃饭，餐厅会记录每桌顾客的消费记录以及用户最爱点的菜品；我们在网上使用搜索引擎，搜索引擎会记录用户的搜索习惯。医疗器械、ERP系统、电脑等成为了数据记录的工具。

数据被记录是用户被动选择的结果，如果用户不去医院检查，那么数据就不会被记录，用户去了B餐厅而不是A餐厅消费，A餐厅也无法获取到用户的喜爱。所以，可穿戴设备、智能硬件等都试图让用户能够主动将自身的数据被记录，应该说这也是UGC模式的一种，用户自愿将自身的数据提供到平台上去，供平台进行分析。

被动和主动的区别是非常大的，被动就意味着有用户的数据会流失掉，当流失掉的这部分用户足够多以后，新的数据模型就无法完成。记录是数据的基础，接下来就是连接。

数据和用户的连接

用户不可能一直在某个餐厅消费，也不可能一直在某一个地方睡眠，至于可穿戴设备，用户也很难做到每天都按时去佩戴，让自身的数据可以记录。单个用户某一行为被不同商家记录，而这些商家记录的数据是分离的、独立的，无法形成连贯性，当这些被记录的数据到了一定时间滞后，肯定是面临被丢弃的命运。让数据能够同平台的相互连接，要比单个“独霸”有用的多。

另一方面，就是数据和用户的连接，如何让用户的数据能够被主动贡献出来，并通过互联网、移动互联网相互连接，形成数字存储而不是纸质记录，这是当前围绕数据进行创业者的思考。

跨界连接是最困难的，就像拼图一样，如何通过混乱的形体组合，形成有效的画面。比如餐饮和超市购物、搜索和社交、电商和社交等，这些数据得形成有效的连接，单一的从搜索行为就分析出用户的购物行为或者其他行为是有失偏颇的，搜索的需求太单一，并不能是用户整个的行为特征，只有综合用户搜索、购物、社交等多个使用行为，才能有效的分析出用户的某个行为特征。

有效的价值转化

从记录→连接→价值转化，这肯定是一个漫长的过程，要知道先祖们用了数千年的时间也仅将少量的数据形成转化并遗传下来。互联网、移动互联网在国内的发展还不足20年，而数据从被重视到被记录到被连接，就更是一个漫长的过程，目前市场上的智能手环、智能手表、无线路由器、盒子等产品虽然都不尽人意，但是其无一不在让数据变的有效的道路上奋斗着。

将用户的搜索数据记录并有效价值转化最早的案例是谷歌当年预测流感病毒，当然，已有不少互联网公司都有将用户数据记录、连接并实现有效的价值转化。互联网公司离数字存储最近，占据着有利条件，能够更敏锐也是正常。

不过，仅仅有互联网的数据是不完全的，用户在线下的数据，用户在生活中的数据，在更多不使用互联网的情况是使用的数据，我把它称之为物理数据，这部分数据是现实生活当中的数据，其价值要高于互联网络上的数据的，互联网公司们正在吸收着这些数据。

数据的有效转化，可以体现在几个方面，一是预防，针对企业级的。应该说每个行业都有泡沫的存在，就算没有泡沫，也会有倒闭的风险，通过对相关数据的分析，可以对未知的风险起到一定的预防措施，即使不能避免，至少能更大程度上的减少损失，并能够助力公司挺过这场风暴。

一是隐性价值，针对用户级的。比如时间成本，通过地图工具和当地公交系统对接，让用户实时了解公交车的到站时间，节约用户等待公交车的时间，海量用户的时间成本加起来，肯定是一笔不菲的价值。再比如健康预防，越来越多的慢性病开始向用户渗透，通过对相关数据记录、连接，让用户能够尽早预防慢性病的发生，比如肥胖的问题（健康产品的前提是有高质量的医疗体系在背后支撑）。让所有可能有价值的数据都被记录、连接，再将这些数据分析之后，实现有效的价值转化，互联网公司、传统企业、统计机构、用户，所有人都是这场风暴的参与者。我们应该给予正在为这场大风暴做贡献的企业和创业团队，可能有人被“掉队”，也有人可能在这场风暴中崛起。

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