东方财富报告 2024年10月22日
[艾瑞股份]2024年开源大数据行业发展洞察报告
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大数据技术在多行业发挥重要作用,成为企业核心资产。本报告以广义大数据工具为研究对象,其组件是技术输出载体,工具可分为5层11个模块,企业应根据需求选型。

🎯大数据技术在经济领域应用拓展深化,在各主要行业的多场景中发挥重要作用,企业认识到其对行业竞争力的决定作用。

🛠广义大数据工具套件不仅包括狭义的开源工具,还需加入AI类组件、云原生工具及各类数据库,以搭建大数据平台。

📊完整的大数据工具可分为基础层、数据连接层、编排与分析层、人工智能层、监控及可视化层5层,包含11个模块。

📄大数据工具层级图是总览,企业应了解工具定位与功能,根据自身需求确定工具类型并进行选型。

  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。   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。   大数据工具组件是大数据技术输出的载体,数字化与智能化时代下,一套完整的大数据工具可以分为基础层、数据连接层、编排与分析层、人工智能层、监控及可视化层共5层,包括储存格式、数据框架,数据库、数据管理、数据查询与连接、流处理与消息管理、数据编排、在线分析、机器学习运维、记录及监控、数据可视化11个模块。   大数据工具层级图是对大数据工具的总览,开源工具林林总总,企业应先解各个工具的定位与功能,根据自身需求牟定工具类型,再进行具体工具的选型。

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