27+大資料統計

在今天的文章中,我們將把所有註意力集中在一些最令人匪夷所思的大資料統計資料上。對於任何對大資料概念感到陌生的人來說,TechJury已經準備了關於這個主題的簡要介紹。

大資料是指從眾多來源收集的巨大資料集。這些資料集由於其數量和復雜性,無法使用任何現有的傳統工具進行收集、存儲或處理。

因此,有各種各樣的工具用於分析大資料–NoSQL資料庫、Hadoop和Spark–僅舉幾例。在大資料分析工具的幫助下,我們可以從最通用的來源收集不同類型的資料–數字媒體、網絡服務、商業應用、機器日誌資料等。

大時代的大資料統計

  • 到2023年,大資料分析市場將達到1030億美元。
  • 糟糕的資料質量使美國經濟每年損失高達3.1萬億美元。
  • 2020年,每個人在短短一秒鐘內產生1.7兆字節。
  • 互聯網用戶每天產生約2.5萬億字節的資料。
  • 95%的企業認為需要管理非結構化資料是其業務的一個問題。
  • 97.2%的組織正在投資於大資料和人工智能。
  • 利用大資料,Netflix每年可在客戶保留方面節省10億美元。

現在,為什麼大資料很重要?一旦被分析,這些資料在許多方面都有幫助。在醫療保健方面,它通過在早期階段檢測疾病,幫助避免可預防的疾病。它在銀行部門也有巨大的作用,它有助於識別洗錢等非法活動。最後,在氣象學中,它有助於研究全球變暖。

好了!現在我們已經介紹了基本知識。現在我們已經涵蓋了基礎知識,讓我們看看關於大資料的一些有趣的統計資料。

大資料2021年的統計資料

但是,資料確實可以被認為是新的黃金嗎?讓我們在瀏覽2020年一些最令人印象深刻的大資料統計資料時一起找出答案。

1.谷歌每天獲得超過35億次搜索。

(來源。互聯網實時統計)。

谷歌仍然是搜索引擎市場的最高股東,截至2021年,谷歌全球搜索引擎市場的份額為87.35%。2021年的大資料統計顯示,這意味著每年有1.2萬億次搜索,每秒鐘有超過40,000次索查詢。

更重要的是,在所有新的谷歌搜索中,有15%的搜索是以前從未輸入過的!因此,這不是一個簡單的例子。因此,這並不是一個重複相同信息的案例。相反,每天都有更多獨特的資料集通過谷歌不斷產生。

2.WhatsApp用戶每天交換多達650億條信息。

(資料來源: Connectiva Systems)

你知道WhatsApp是全球最受歡迎和下量最大的信息應用嗎?

這就是20億人的用戶群給你帶來的好處。

你還知道WhatsApp現在在全球180個國家和60種不同語言中可用嗎?

有500萬家企業正在積極使用WhatsApp商業應用來與他們的客戶建立聯繫,這一事實又如何呢?或者全球有超過10億個WhatsApp群組的事實?

現在你知道了。

3.2020年,每個人每秒產生1.7兆字節的資料

(資料來源: IBM)

在大資料分析成為一個全面發展的理念之前,企業在其資料庫中存儲了大量的信息,不知道該如何處理這些信息。根據全球對大資料技術的統計,平均而言,糟糕的資料質量使全球業每年損失970萬美元至1420萬美元。對於像美國這樣高度資料驅動的經濟中運作的國家,這個數字可能上升到數万億美元。

不良的數據質量會導致不良的策或錯誤的商業策略。這反過來又會帶來低生力,在客戶和品牌之間造成不信任,從而導致該品牌在市場上失去聲譽。這就是為什麼BI工具和資料可視化軟體對2021年的商業成功至關重要。

4.95%的企業認為需要管理非結構化資料是其業務的一個問題。

(來源:《福布斯》)福布斯)

在我們這樣的數字經濟中,只有那些擁有正確形式的資料才能成功地駕馭市場,對未來進行預測,並調整其業務以適應市場趨勢。不幸的是,我們今天產生的大多數資料都是非結構化的,這意味著它有不同的形式、大小,甚至形狀。因此,它很難管理和分析,而且成本很高,這也解釋了為什麼它是大多數公司的一個大問題。

5.全球45%的企業正在雲中運行至少一個大資料工作負載。

(來源:ZD Net)ZD Net)

根據有關雲計算大資料的統計資料,雲計算是最新的技術趨勢之一,正在風靡全球。它消除了企業購買和維護昂貴的計算硬件、支付託管費以及開發伺服器日常運行所需軟體的需要。

儘管雲計算容納了67%的企業基礎設施,但目前只有一小部分企業在利用雲計算進行大資料運營。

6.6.我們今天產生的80-90%的資料都是非結構化的。

(來源:CIO)CIO)

根據大資料的事實,在當今世界,消費者在與一個品牌打交道時,希望有同樣的昇華體驗。無論他們使用的是什麼設備,他們總是期望得到同樣的優質體驗。

用戶可以使用PC通過社交媒體聯繫公司,用手機瀏覽公司網站,用平板電腦進行購買,並通過電子郵件聯繫客戶服務。因此,所有的資料都是由同一個人產生的,但卻以不同的形式出現。

大資料行業統計

雖然有些行業已經在大資料上大展拳腳,但還有一些行業仍在小打小鬧。讓我們來看看哪些行業代表了一些最突出的投資者。

7.到2025年,銀行業的大資料分析市場可能上升到621.0億美元。

(來源:《中國日報》)足球Nurds)

根據有關銀行業大資料的統計資料,全球銀行業已經在將大資料分析納入其基礎設施,並且正在迅速地這樣做。

  • 2013年,高達64%的全球金融部門已經將大數據作為其基礎設施的一部分。
  • 2015年,該業已經達到了120億美元的市場規模。
  • 快進到2019年,大數銀行分析市場已經達到298.7億美元,在2020-2025年之間將以12.97%的年復合增長率增長。

全球銀行產生的資料可以提供更好的客戶服務,幫助銀行家為客戶創造新的和個性化的服務,還可以幫助更好地管理風險。所有這些都可以最終改善整個全球銀行業的表現。

8.到2025年,醫療保健領域的大資料分析市場可能價值678.2億美元。

(來源。Globe News Wire)

醫療保健是一個每天產生大量資料的行業。產生的關於某一特定診斷的資料越多,醫療保健專業人士就越容易處理它們。

大資料可以帶來。

  • 減少個人的醫療費用
  • 醫療保健專業人員的治療能力提高
  • 有效避免可預防的疾病
  • 預測流行病的爆發
  • 整體生活質量的提高。

根據有關醫療大資料的統計資料,2018年,全球大資料醫療分析市場價值超過147億美元。2019年底,它已經價值226億美元,預計將以20%左右的年復合增長率增長。

9.根據大資料統計,網絡詐騙在大流行之初就已經上漲了400%。

(來源:Reed Smith)Reed Smith)

毫無疑問,網絡犯罪分子在他們的遊戲中毫無羞恥心。

他們正在充分利用大流行病引起的混亂來騙取人們的錢財。安全研究人員還注意到,有大量的騙局向絕望的人們索要錢財,以換取疫苗和COVID-19治療方法。

製造業、製藥業和醫療保健業面臨著惡意軟體安裝的大部分目標。最引人注目的下載活動是來自TA505這樣的威脅集團。

個人用戶和公司負責人需要注意互聯網上的虛假信息,並設置必要的資料保護措施。

一般大資料統計

現在你知道了最新的資料以及大資料對行業的影響,讓我們更深入地了解一下。

10.到2025年,資料創造將增長到180兆字節以上。

(資料來源。Statista)

大資料增長統計資料顯示,到2025年,資料創造將超過180 zettabytes。這將比2020年多出約118.8 zettabytes。

飆升的原因是,大流行病引發了遠程學習、工作和娛樂需求的增加。

在預測期內,這些資料的存儲將以19.2%的複合年增長率(CAGR)增長。考慮到用戶在2020年只存儲了2%的資料,這是一個很大的變化。

11.在2010年和2020年之間,資料互動上升了5000%。

(來源:《福布斯》)福布斯)

大資料統計顯示,在2010年和2020年之間,資料的創造、捕捉、複製和消費上升了高達5000%。更準確地說,資料使用量從1.2萬億GB增加到近60萬億GB。

這種巨大的增長是隨著越來越多的公司採用在家工作的環境。這一轉變與虛擬會議期間對視頻等更豐富的資料集的需求有關。

12.今天,一個人需要大約1.81億年才能從互聯網上下載所有的資料。

(來源:Unicorn Insights)Unicorn Insights)

關於大資料的一個有趣的信息來自Unicorn Insights,它回答了從互聯網上下載所有資料需要多長時間的問題。該來源使用了以下數值。0.55 zettabytes為互聯網上的所有信息,44Mbps為平均下載速度。然而,由於這些大資料的統計資料已經發生了變化,我們用33兆字節的資料和46Mbps的平均下載速度重新進行了計算。我們得到的結果是大約1.813億年。令人印象深刻,對嗎?

13.在2012年,只有0.5%的資料被分析了。

(來源:《衛報》)英國《衛報》)

大量的大資料沒有任何價值,除非對其進行標記或分析。那麼,問題是這是多少資料?根據IDC 2012年的數字宇宙研究,只有0.5%的資料被分析,而被標記的資料比例稍高,為3%。通過進一步研究這些資料分析的統計資料,我們發現並非所有的資料都有可能帶來價值。

2017年,《經濟學人》聲稱,資料取代石油成為世界上最有價值的資源。有許多消息來源將資料與石油相提並論,卻忽略了兩者之間的一個巨大區別。與石油不同,資料可以很容易地被提取出來,而且供應是無止境的。更重要的是,與石油不同,我們可以多次使用資料並從中獲得新的見解。石油和資料之間的比較使我們得出結論,我們應該盡可能多地收集和儲存資料。然而,如果我們只是這樣做,而不對我們擁有的信息進行標記或分析,其價值將遠遠低於石油的價值。

根據IDC的大資料統計,在2012年,所有的資料中只有22%有分析的潛力。這包括來自不同領域的資料,如監控、娛樂和社交媒體等。同一消息來源稱,到2020年,有用的資料,即有可能進行分析的信息,比例將躍升至37%。

14.互聯網用戶每天產生約2.5萬億字節的資料。

(來源:《資料不夜城5.0》)資料不眠之夜5.0)

根據我們在2020年的估計資料量(40 zettabytes),我們不得不問自己,在創造所有這些資料的過程中,我們有什麼作用。那麼,每天會產生多少資料?2.5萬億字節。現在,這個數字似乎相當高,但如果我們以Zettabytes為單位來看,即0.0025 zettabytes,這似乎並不算多。當我們加上2021年我們應該有40 zettabytes這一事實,我們正在以正常的速度產生資料。

然而,還有其他方法來看待我們每天產生的資料量。2.5萬億字節相當於地球上所有螞蟻的數量乘以100。此外,用一萬億分幣,我們可以覆蓋整個地球表面的1.5倍。用2.5萬億分幣–5倍。我們可以從大資料事實和數字中了解到的東西真的很吸引人。2018年在大資料方面相當有趣,我們預計2019年也會同樣令人興奮和資料豐富。

15.互聯網用戶總共花了12億年的時間在網上。

(來源:《中國日報》)數字)

試想一下,互聯網用戶在一百萬年內能產生多少資料,更不用說12億年了?

現在,在我們繼續之前,讓我們解釋一下我們是如何得出這個結論的。目前有43.9億互聯網用戶。根據最新的數字報告,互聯網用戶在互聯網上花費了6小時42分鐘,這清楚地說明了大資料的快速增長。因此,如果43.9億互聯網用戶中的每個人每天花6小時42分鐘上網,我們已經花了12億年的時間在網上。

16.社交媒體佔了上網總時間的33%。

(資料來源: 全球網絡指數)

在我們給你一些關於用戶如何在Facebook和Twitter上產生資料的數字之前,我們想先描繪一下一般社交媒體的使用情況。全球網絡指數發表了一篇關於社交賬戶平均數量的文章。對比歷年的社交賬戶數量,我們得到了一些有趣的社交媒體大資料統計。也就是說,在2012年,社交媒體用戶平均有三個社交賬戶,而今天這個數字上升到了7個。

除了多網絡化趨勢的興起,用戶在社交媒體平台上花費的平均時間也出現了大幅增長。2012年,數字用戶花一個半小時在社交媒體網站上填滿他們的業餘時間,而今天,他們在社交網絡上花費的平均時間為2小時24分鐘。

最後,同一來源發現,在數字用戶花在網上的總時間中,33%是留給社交媒體的。這無疑是資料增長統計數字成為今天這個樣子的很大一部分原因。除了社交媒體,用戶花在網上的時間中,16%用於在線電視和流媒體,另外16%用於音樂流媒體。在線新聞佔總在線時間的13%,而其餘22%的時間被保留給其他在線活動。

17.有28億Facebook月度活躍用戶。

(資料來源: Oberlo)

Facebook大資料統計顯示,每月有接近30億活躍用戶。這比2019年多了5億,比2012年的20億也有相當大的增長。

從日常使用的角度來看,這個巨大的網絡網站有大約18億訪客。這些資料包括WhatsApp、Messenger、Instagram和Facebook的資料。

難怪數字營銷人員不能忽視該網站。除了其廣泛的用戶群,它還有一些有用的工具,如頁面或群組,使他們很容易銷售。

18.推特用戶每分鐘發送超過50萬條推文。

(來源: 互聯網實時統計,多莫)。

Facebook的互聯網資料使用統計僅僅是冰山一角。來自Domo的資料不夜城6.0報告的社交資料也讓我們對Twitter的用戶活動有了一些了解。每分鐘的推文數量從2017年的456,000條增加到2018年的473,400條,最後在2020年達到528,780條。

我們還看了互聯網直播的統計資料,看看去年有多少條推文被發送。在短短不到1.5個月的時間裡,Twitter用戶發送了超過300億條推文。考慮到Twitter在成立後的前三年才達到第10億條推文,我們今天的數字向我們展示了這個社交網絡多年來的發展。

此外,Twitter是使用大資料和人工智能的大公司之一。有關推特的統計數字和事實向我們表明,這個社交媒體網絡不僅將人工智能用於他們的圖像裁剪工具,而且還用於防止不適當的內容。

19.97.2%的組織正在投資於大資料和人工智能。

(資料來源:新華網)New Vantage)

New Vantage發布了高管調查報告,主要關注大資料和人工智能。該研究記錄了來自約60家財富1000強公司的高管的回答,包括摩托羅拉、美國運通、納斯達克等。除了表明大資料在領先公司中的強大存在之外,New Vantage的研究還回答了一個問題。公司在資料分析方面的花費是多少?那麼,我們了解到的情況是這樣的。

62.5%的參與者表示他們的組織任命了一名首席資料官(CDO),這表明自2012年(12%)以來增加了五倍。此外,參與研究的組織在大資料和人工智能舉措方面的投資達到了97.2%,創下了歷史新高。最高比例的組織(60.3%)的投資低於5000萬美元。近三分之一的參與者(27%)表示,他們公司在大資料和人工智能方面的累計投資屬於5000萬美元到5.5億美元之間。最後,只有12.7%的參與者說他們的公司投資超過了5億美元。

那麼,大資料是未來的趨勢嗎?如果我們專注於高盛、IBM和美國銀行等公司的大資料投資,我們可以用 “是 “來回答這個問題。

20.利用大資料,Netflix每年可在客戶保留方面節省10億美元。

(來源:Statista, Inside Big Data)Statista, Inside Big Data)

如今,許多公司利用大資料來擴大和提升他們的業務,最受歡迎的視頻流媒體服務之一–Netflix,就是一個完美的例子。作為數字用戶最喜愛的流媒體服務,Netflix在2020年擁有超過1.8億的用戶。現在,這家位於加州的公司可以幫助我們回答這個問題:大資料的好處是什麼?好吧,在流媒體服務中使用大資料的好處之一是客戶保留,因為訂閱取消率較低。Netflix有一個將觀眾與他們的座位聯繫起來的戰略,而大資料是該戰略的一個重要組成部分。

Netflix收集的一些信息包括搜索、評級、重新觀看的節目等等。這些資料有助於Netflix為其用戶提供個性化的推薦,顯示與他們已經看過的視頻相似的視頻,或者推薦特定類型的各種作品。此外,我們不得不承認,該公司的 “繼續觀看 “功能極大地改善了用戶體驗。

在查閱各種大資料統計時,我們發現早在2009年,Netflix就投資了100萬美元用於加強其推薦算法。更有趣的是,2015年,該公司的技術和開發預算為6.51億美元。2018年,該預算達到13億美元。

至於從客戶保留中節省的10億美元,這只是卡洛斯-烏里貝-戈麥斯和尼爾-亨特在2016年做出的粗略估計。我們認為現在這個數字要高得多,因為除其他原因外,2018年Netflix在內容上的支出超過120億美元,2020年這個數字達到170億美元。

21.大資料和分析市場價值多少?490億美元,Wikibon說。

(來源:Wikibon)Wikibon)

我們已經介紹了Netflix是如何從大資料中受益的,但這僅僅是個開始。大資料在各個行業都找到了自己的位置,因為它有助於檢測模式、消費趨勢和加強決策,以及其他方面。因此,問題是大資料行業的價值有多大,以及我們在未來幾年內可以期待什麼?在他們的2018年大資料分析趨勢和預測中,Wikibon回答了這些問題。

那麼,大資料到底值多少錢?根據Wikibon的資料,大資料分析市場(BDA)預計將達到490億美元,複合年增長率(CAGR)為11%。因此,每年,市場將獲得70億美元的價值。根據這一預測,到2023年,BDA市場應該達到1030億美元。

22.在2020年,大資料市場增長了14%。

(資料來源: Statista)

在探索Statista的全球資料市場增長預測時,我們發現,大資料在2012年(61%)和2013年(60%)的增長率最高。在翻閱大資料增長統計資料時,2018年大資料市場增長了20%,2019年,大資料市場增長了17%。正如Statista指出的,市場的增長將隨著時間的推移而減少,從2025年到2027年達到7%。

23.到2020年,資料科學和分析的職位列表達到270萬左右。

(來源:《福布斯》)福布斯)

大資料行業最大的問題之一是缺乏具有深度分析能力的人。看一下資料增長的統計資料,很明顯,沒有足夠的人接受過大資料工作的培訓。根據RJMetrics的資料,在2015年,全球有11400到19400名資料科學家。麥肯錫計算,在2018年,應該有大約280萬俱有分析才能的人。另一方面,在2020年,資料科學和分析的工作數量預計將達到270萬。所以,在資料科學和分析人才的需求上有很大差距。

24.在2020年,每個人在短短一秒鐘內產生1.7兆字節。

(資料來源: 多莫)。

如果我們假設Domo的大資料增長計算是準確的,那麼地球上的每個人每天都會產生146,880GB。如果我們考慮到世界人口將達到80億,很容易得出結論,我們每天創造的資料量將急劇上升。此外,IDC預測,到2025年,我們每年將產生165澤字節的資料。

現在,讓我們跳到2020年技術預測和與大資料有關的未來趨勢。

25.自動分析對大資料至關重要。

(來源:Flat World Solutions)扁平世界解決方案)

大資料領域的許多預測之一是,從現在開始的短短一年內,Hadoop和Spark等框架背後的自動化過程將不可避免。另一個預測與智能可穿戴設備有關,這將有助於加速大資料增長。我們還可以預期機器學習在不久的將來會進一步發展。與資料分析相結合,我們預計它將創建預測模型,以更高的準確度來預測未來。最後,Flat World Solutions計算出,如果企業選擇資料驅動的方式,在2020年可以獲得4300億美元的收益。

我們希望我們成功地找到了一些最令人印象深刻的大資料統計資料。從這個話題中得到的一個重要啟示是,大資料市場正在迅速擴大,隨著時間的推移,我們擁有更多的信息。不過,最終目標不是收集盡可能多的資料,而是從我們收集的資料中獲得價值。

大資料趨勢

讓我們來看看關於大資料趨勢的一些統計資料,看看未來會怎樣。

26.到2025年,物聯網設備的數量可能上升到416億。

(來源:IDC)IDC)

每一秒鐘,全世界都有127個新設備連接到互聯網上。這些連接的設備每天產生5萬億字節的資料,到2025年可能達到79.4Zettabytes的資料。

物聯網設備執行各種功能,取決於它們的設計目的和它們要收集的信息種類。從健身設備到傳感器,安全系統,物聯網幫助各行業增功能,擴大市場範圍。

27.2022年,全球在大資料分析解決方案上的支出將超過2743億美元。

(資料來源: Business Wire)

根據有關商業大資料的統計資料,數化轉型和技術進仍然是大資料支出增加的主要先鋒。由於每個行業的競爭如此激烈,企業需要不斷創新以保持在市場上的相關性。大資料分析提供了行業專家做出明智決策所需的適量信息。這些決策可以通過準確識別有可能提高業務收入的市場趨勢來推動企業發展。

截至2019年底,全球範圍的大資料支出已經達到1800億美元,預計2020年至2022年期間將以13.2%的年復合增長率增長。有報告稱,IT採購、硬件採購和商業服務可能獲得大資料分析方面的最高支出。

28.到2024年,獨特的和復制的資料之間的比例將是1:10。

(資料來源: IDC)

這個比例在2020年是1:9。

COVID-19使得創造新的獨特資料變得更加困難。然而,全球資料領域在未來幾年將經歷來自複制和消費的增長。到2024年,它將以26%的複合年增長率增長。

29.到2026年,資料科學工作將增加約28%。

(資料來源: 邁向資料科學)

2021年的技術預測顯示,到2026年,資料科學領域的工作將增加近30%。這就是1150萬個新的工作崗位! 新的角色將縮小在一個需求旺盛的行業中專業人員供應不足的差距。

結論

大數據正在並將繼續成為這個數字時代的一股不可忽視的力量。大品牌和行業專家都知道這一點。從長遠來看,那些利用大資料的諸多好處的商業領袖將保持領先於他們的競爭對手。不要再猶豫了,行動起來吧

常見問題

人腦可以儲存多少資料?

根據研究,人腦可以存儲大約2.5PB的資料。

大資料市場有多大?

根據大資料統計,大資料市場目前價值1389億美元。

2021年,每天會產生多少資料?

我們每天產生2.5萬億字節的數據。

資料的增長速度有多快?

資料正以10.6%的年復合增長率增長。

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