开源大数据行业热点洞察报告.pptx

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2024年开源大数据行业发展洞察报告

CONTENTS

目录

01

大数据开源工具发展背景

02

大数据开源工具热力趋势

03

大数据工具热力值说明

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大数据开源工具发展背景

01

3

4

©2024.10iResearchInc.

大数据技术的行业应用

来源:公开资料整理,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

医疗保健

预测分析用于病人护理:预测病人入院情况,优化资源分配

临床决策支持:通过数据聚合增强治疗建议

人群健康管理:分析数据以跟踪疾病爆发并针对性干预

制造业

预测性维护:预测设备故障以减少停机时间

供应链优化:利用数据洞察改善物流和需求预测

质量控制:实时监控生产以确保产品质量

金融服务

欺诈检测:监控交易以识别和防止欺诈

风险管理:通过全面数据分析增强信用评分

客户细分:针对性分析客户,开发有针对性的产品

能源与公用服务

智能电网管理:通过需求预测改善负载平衡

预测性资产维护:安排维护以防止停电

可再生能源预测:优化可再生能源的接入电网

零售

客户个性化检视:根据购买历史定制营销活动

库存管理:通过准确预测需求优化库存水平

价格优化:利用竞争者分析和市场分析动态定价产品

电信

客户流失预测:识别不满意的客户以降低流失率

网络优化:分析流量以更好地分配网络资源

欺诈预防:检测账单和使用数据中的异常情况

大数据技术应用广度与深度持续加大,成为决定企业竞争力的重要因素

十多年来,随着大数据技术的演进与成熟,其在经济领域中的应用也在拓展并持续深化。目前,在包括医疗保健、零售、金融服务、制造业、电信、能源与公共服务的各主要行业中,大数据技术在精细管理、趋势预测、风险识别、决策支持等场景中发挥着越来越重要的作用。数字时代背景下,数据已成为企业核心资产,而大数据技术则是对这项资产开发,利用,赋能企业的重要手段,越来越多的企业认识到用对、用好大数据技术将决定自身的行业竞争力。

大数据技术在各主要行业中的典型应用场景

5

©2024.10iResearchInc.

来源:公开资料整理,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

来源:中国信通院云计算开源产业联盟,中国通信标准化协会《全球开源生态洞察报告

(2024年)》,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

©2024.10iResearchInc.

大数据工具的开源

6

4

2

0

大数据技术领域开源生态成熟度雷达图

技术流行度

10

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创新转化能力

法律合规

安全能力

技术稳定性

技术生产力

大数据领域具备较好的技术稳健性,以Hadoop、Spark、

Flink等为代表的传统大数据产品已趋于成熟

新型开源大数据工具不断向个性化、定制化发展,如大数据框架中加入AI类库,以及如Uber、Netflix、Spotify等企业根据自身特定业务贡献新的适用于具体应用场景的大数据工具

开源趋势下,大数据传统工具已经成熟,个性化新型工具不断加入

狭义上的开源大数据工具是指在开源大生态下,专注于解决海量、多类型数据的连接、存储、管理等功能的工具集合。但从搭建大数据平台角度出发,通常还需要加入AI类组件以帮助数据分析,云原生工具以实现容器编排,另外关系型及各类非关系型数据库被视为大数据的基础,由此得到广义上的大数据工具套件。本报告将以广义大数据工具为研究对象,对其进行分析。

开源生态下狭义与广义大数据工具

前端

框架

组件库

功能插件

制作平台

解决方案

操作系统

桌面操作系统

服务器操作系统

操作系统

IoT

操作系统

数据库

关系型数据库

键值数据库

向量数据库

时序数据库

图数据库

大数据

数据存储

数据处理

数据分析

数据管理

数据连接

中间件

服务器中间件

通讯中间件

Web中间件

安全中间件

人工智能

数据集

智能算法库

训练平台

AI引擎

云原生

微服务

中间件

容器技术及编排

网络服务

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©2024.10iResearchInc.

数据管理

数据查询与连接

流处理与消息处理

数据组织,版本控制,数据治理

数据集间的查询、整合、控制

实时调控数据管道及事件流

数据存储

数据框架

数据库

指导数据如何存储及序列化

为分布式数据处理提供核心能力

结构及非结构化数据主存储系统

开源大数据工具的分类及功能

来源:公开资料整理,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1

数据编排

在线分析

数据流自动化编排、监控并处理,实现数据有效利用 大数据集的快速聚合、查询与实时分析

机器学习运维

自动化部署、监控及管理机器学习模型的运营平台

记录及监控

数据可视化

监控数据基础设施健康情况,追踪指标表现 将数据洞察可视化展现

按功能类型分为5层11模块,合理的工具选型是搭建大数据平台的前提

大数据工具组件是大数据技术输出的载体,数字

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