idc数字宇宙报告2016

1、IDC运营商的IDC定义大数据四大特征

?

2、IDC数据，华为又拿下一个全球第一，苹果仅居全球第三吗？

随着时代的发展，智能手机也由此前的百家争艳，大小厂家争相发展的增量市场！发展到现在的高管互怼，每天互相拆台的存量市场！我更喜欢称之为春秋与战国之分！

这其中有个厂商可谓独树一帜，他既有NEX系列这样首推弹出摄像头的创新先锋，又有iQOO横扫性价比的线上王者，没错他就是vivo，进去新的存量时代vivo不不甘心只做线下的王者！在保留X系列的同时，锐意进取攻城略地，随争议不断，但真可谓是手机市场的常青树了。那么让我们大家一起来剖析一下vivo的成功之路吧！

首先数据说话，IDC数据报告，19年中国中高端价位智能机市场份额，vivo全渠道和线上渠道都占比第二，线下占比前三，这些数据无不显示着vivo在中国的地位，但我们知道vivo也曾经被机圈调侃过“厂X机”随恶意满满，但也能看出当年的vivo所处的处境，让我们回顾一下他的转折之路吧！

回溯vivo的发展史，满满的经典都是回忆，或许你从未懂过它！在2012年，vivo推出vivo X1。当时这款手机的发布引起不少用户的关注，它凭借高端的外观颜值和清晰的音质，获得用户的认可。到2013年，它发布vivoXplay3s，这款手机有很多的竞争优势，比如高达2k的分辨率、骁龙801AB版处理器，有着极强的性能表现。续航也是一大卖点，高达3200毫安的电池容量，放到现在不足为奇，在以前可以算是大电池。在当时，它定在3498元的高价。

在2014年，vivo又推出主打拍照手机的vivo x shot。这款手机也有诸多的亮点，其中最突出的就是拍照能力，在当时这款手机可谓是无敌般的存在，特别是一些钟爱拍照的用户都会踊跃购买。

再到2016年年底，它发布一款vivoXplay6手机，这款手机算是vivo的经典，三年都没有更新。在当时它搭载骁龙820芯片，性能非常强大，正面采用曲面屏的外观设计，内置4080毫安的大容量电池，并配备双引擎闪充技术，这么多的优势令人十分心动。由于它当时的售价十分高昂，超乎很多用户的范围之内，从此走向没落。再到后来发布的vivoX21，它是vivo旗下首次采用刘海屏设计的手机，当时邀请很多明星为新机做代言，虽然在性能上并不给力，外观颜值和拍照性能弥补这一劣势。

3、2016年 中国智能手机出货量 多少台 idc

来自第三方数据IDC的报告显示，2016年第三季度，中国智能手机市场同比增长5.8%。其中，OPPO首次问鼎中国市场第一，vivo紧随其后，华为排名第三。具体数据如下图

4、大数据日志分析是将日志导入到自己的机器么

大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。-------------------------------------------社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广4精准营销5第三方支付——小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构7企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界8政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整9数据创新带来的新服务

5、请问2016年IDC行业发展情况是怎样的？

2015年，国内IDC产业迎来新的发展机遇，继2014年IDC跨界热潮后，2015年跨界热情持续见涨。2015年地产、金融等行业企业凭借着资本和基础资源整合能力不断渗透进入IDC市场。跨界企业的逐渐增多，不仅为数据中心行业带来了庞大资金和技术人才，也为诸多传统IDC企业的转型创造了良好的条件，在未来的数据中心市场上他们的力量不容小觑。
同时，数据中心建设热度也是有增无减，除三大运营商外，以阿里、腾讯为代表的互联网巨头为推进云服务战略投资建设大规模数据中心，同时一些设备厂商及传统IDC企业也加入到数据中心建设队伍中来，实现百花齐放的壮观景象，行业整体供应规模保持增长。
另外，国家宽带提速、互联网行业获得持续快速增长、"互联网+"向产业加速渗透，带来互联网流量快速增长等等这些因素均拉动对数据中心等互联网基础设施需求的增长。受供需两端快速增长的影响，2015年中国IDC市场延续了高速增长态势，市场总规模为518.6亿元人民币，同比增长39.3%。

6、大数据的大未来及价值所在

大数据的大未来及价值所在
大数据作为一个尚未完全普及的概念，其实已经贯穿在每个人日常生活的方方面面。而随着科技的进步，大数据也在逐渐从数据本身向着数据之间所蕴含的更丰富的前景发展。

全球大数据现状
大数据（big data），或称海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，其所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理的目的。大数据是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据并非一个新出现的概念。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。同时，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。IDC2012年发布的数字宇宙研究报告（Digital Universe）显示，接下来的8年中，我们所产生的数据量将超过40 ZB（Zettabyte，即十万亿亿字节，1ZB=230TB），相当于地球上每个人产生5200GB的数据。
我们正处于一个数据爆炸式增长的时代
大数据本身只是复杂而几乎无序的数据，而其背后的关联性，才是大数据巨大的价值所在。目前众多大数据研究的重中之重，就是从海量的数据中提取相关内容，形成有意义、有价值的讯息。这个过程基本可以分为三个阶段。
数据即信息阶段。在这个阶段中，数据本身就是信息的所在。比如网络用户的身份信息、天气信息等。这些信息本身具有价值，在特定领域中能够直接应用，因此在大数据尚未崛起时就已经受到很多关注。然而随着当前来自不同渠道的大量数据表面相关性的降低，数据本身所提供的价值越来越具有局限性。因此这一阶段已经逐渐稳定在一些特定行业中。
数据蕴含信息阶段。在发现数据信息本身的局限性后，人们开始越来越多地研究数据内部的相关性，亦即数据间所蕴含的信息。随着移动互联网和社交媒体的普及，数据相关性正在逐渐取代因果关系，成为连接互联网数据的最重要因素。新闻聚合服务Techmeme的编辑发表文章称，网络已经进入了“相关性时代”。例如，电商可以通过用户的网页浏览记录、所在区域和性别年龄等相关信息，推测出用户的购物喜好，从而进行针对性的精准广告投放等。
孤立数据之间的相关性才是大数据的价值所在
纽约时报博客作者和统计学家Nate Silver凭借自己建立的数学模型，通过对大量数据的分析和统计，在2008年美国大选中曾准确预测了49个州的选举结果，而2012年的美国大选则准确预测了全部50个州的选举结果，在美国乃至全世界激起了对大数据及其相关性统计的追捧。目前大数据应用很多就处于这个阶段，如facebook和谷歌同样基于数据相关性分析推出的“社交图谱”和“知识图谱”，并将其应用于自身的产品中。
数据预测信息阶段。随着技术发展和大数据分析的不断深入，会有越来越多的数据进入庞大的数据库中，供系统进行更加精确分析和决策。比如，可穿戴设备提供了更多用户的身体状态数据，车联网、物联网不断记录着用户的行为倾向性数据，庞大的社交信息承载着新闻发展的趋势……而这些信息无一不是大数据的组成部分。
而随着计算能力的增强，一旦多种大数据之间记录、读取和分析的隔阂被打通，可供计算和决策的数据量就会显著增加，由此而来的更加智能化的网络将具有更加针对性的服务，甚至能够预测用户的行为并提前作出响应。未来用户也许会拥有随着情绪变化色彩的服装、根据爱好自动切换的电视节目、走到旁边自动开锁的汽车，以及更多无法想象的智能化应用，实现智能家居、智能城市。而这一切，都得益于不断增长、成熟的大数据分析处理。事实上，在这种情况下，每个用户就成为了数据本身。
这三个阶段，并没有明确的界限和区别，而是一个不断演进的过程。大数据随着人的发展而不断积累，也随着科技的发展不断被更有效地利用，成为这个时代最具价值的一笔财富。当然，当前的科技还远远没有达到实现第三阶段的水平：数据的存储、计算能力，网络的吞吐量，各个数据源之间的互联互通等等都是亟待解决的问题，而大数据所带来的产业结构调整、用户隐私问题甚至人们生活方式的变化，也都需要更多时间去研究和摸索。不过这些并不能掩盖大数据蕴含的巨大潜力，相信随着时间发展，大数据业务能够带来更多令人惊喜的创新和改变。

7、什么是大数据，大数据的核心价值是什么？

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

-------------------------------------------

社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

1 大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

2 信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3 信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4 精准营销

5 第三方支付 —— 小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

6 产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

7 企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

8 政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

9 数据创新带来的新服务

8、大数据的四个典型特征

大数据的四个典型特征
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。