25+ 2021 年令人印象深刻的大數據統計

在今天的文章中，我們將把注意力集中在一些最令人難以置信的大數據統計上。 對於任何不熟悉大數據概念的人，TechJury 已經準備了有關該主題的簡短介紹。

大數據是指從眾多來源收集的龐大數據集。 由於它們的數量和復雜性，這些數據集不能使用任何現有的常規工具來收集、存儲或處理。

因此，有多種工具可用於分析大數據——NoSQL 數據庫、Hadoop 和 Spark——僅舉幾例。 在大數據分析工具的幫助下，我們可以從最通用的來源收集不同類型的數據——數字媒體、網絡服務、業務應用程序、機器日誌數據等。

大時代大數據統計

• 到2023 年，大數據分析市場將達到1030 億美元。
• 糟糕的數據質量每年給美國經濟造成高達 3.1 萬億美元的損失。
• 2020 年，每個人在一秒鐘內產生了 1.7 兆字節的數據。
• 互聯網用戶每天產生大約2.5 千億字節的數據。
• 95% 的企業將管理非結構化數據的需求視為其業務的一個問題。
• 97.2% 的組織正在投資大數據和人工智能。
• 使用大數據， Netflix 每年可在客戶保留方面節省 10 億美元。

現在，為什麼大數據很重要？ 分析後，這些數據會以多種方式提供幫助。 在醫療保健領域，它通過在早期發現可預防疾病來幫助避免這些疾病。 它在銀行業也非常有用，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。

好吧！ 現在我們已經介紹了基礎知識，讓我們看看一些關於大數據的有趣統計數據。

2021年大數據統計

但是，數據真的可以被視為新的黃金嗎？ 當我們瀏覽2020 年一些最令人印象深刻的大數據統計數據時，讓我們一起找出答案。

1.谷歌每天的搜索量超過 35 億次。

（來源：互聯網實時統計）

谷歌仍然是搜索引擎市場的最大股東，截至 2021 年佔全球搜索引擎市場份額的87.35% 。 2021 年的大數據統計顯示，這意味著每年的搜索量為1.2 萬億次，每秒搜索查詢超過 40,000 次。

更重要的是，所有新的 Google 搜索中有15%以前從未輸入過！ 因此，這不是重複同一組信息的情況。 相反，每天通過 Google 不斷生成更多獨特的數據集。

2. WhatsApp 用戶每天交換多達 650 億條消息。

（來源：Connectiva Systems）

您是否知道WhatsApp是全球最受歡迎和下載量最大的消息應用程序？

這就是20 億人的用戶群帶給您的。

您是否還知道 WhatsApp 現在可在全球180 個國家和60 種不同語言中使用？

有500 萬家企業正在積極使用WhatsApp Business 應用程序與客戶建立聯繫，這一事實如何？ 或者事實上全球有超過 10 億個 WhatsApp 群組？

現在你知道了。

3. 2020年，每人每秒產生1.7兆字節

（來源：IBM）

在大數據分析成為一個完全成熟的想法之前，公司在他們的數據庫中存儲了大量信息，但不知道如何處理它們。 據對大數據技術的全球統計數據，平均而言，數據質量差全世界9.7億$，年$ 14.2億美元之間的任何地方成本的企業。 對於像美國這樣高度數據驅動型經濟的國家來說，這個數字可能會上升到數万億美元。

糟糕的數據質量會導致糟糕的決策或錯誤的業務戰略。 反過來，這將導致生產力低下，並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 工具和數據可視化軟件對於 2021 年的業務成功至關重要。

4. 95% 的企業將管理非結構化數據的需求視為其業務的一個問題。

（來源：福布斯）

在像我們這樣的數字化經濟體中，只有擁有正確數據形式的人才能成功地駕馭市場、做出未來預測並調整業務以適應市場趨勢。 不幸的是，我們今天生成的大部分數據都是非結構化的，這意味著它有不同的形式、大小甚至形狀。 因此，管理和分析是困難和昂貴的，這解釋了為什麼它對大多數公司來說是一個大問題。

5.全球 45% 的企業至少在雲中運行其大數據工作負載之一。

（來源：ZD網）

據有關雲計算中的大數據統計，雲是席捲全球的最新技術趨勢之一。 它消除了組織購買和維護昂貴的計算硬件、支付託管費用以及開發服務器日常運行所需的軟件的需要。

儘管雲擁有 67% 的企業基礎設施，但目前只有一小部分企業將其用於大數據運營。

6.我們今天生成的 80-90% 的數據是非結構化的。

（來源：首席信息官）

根據大數據事實，在當今世界，消費者在與品牌打交道時希望擁有同樣的崇高體驗。 無論他們使用何種設備，他們始終希望獲得相同質量的體驗。

用戶可以使用PC通過社交媒體聯繫公司，在手機上瀏覽公司網站，使用平板電腦進行購買，並通過電子郵件聯繫客戶服務。 因此，所有數據都是由同一個人生成的，但形式不同。

大數據行業統計

雖然一些行業在大數據上取得了很大的進步，但其他一些行業仍然在做小事。 讓我們找出哪些行業代表了一些最傑出的投資者：

7.到 2025 年，銀行業的大數據分析市場可能會增至 621 億美元。

（來源：Soccer Nurds）

根據銀行業大數據的統計數據，全球銀行業已經將大數據分析納入其基礎設施，並且正在迅速實施。

• 截至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。
• 在2015年，業界就已經達到了12個$一個十億市場規模。
• 快進到2019 年，大數據銀行分析市場已達到298.7 億美元，預計在 2020-2025年間將以12.97% 的複合年增長率增長。

全球銀行生成的數據可以提供更好的客戶服務，幫助銀行家為其客戶創建新的個性化服務，並幫助更好地管理風險。 所有這些都可以最終改善全球銀行業的表現。

8.到 2025 年，醫療保健領域的大數據分析市場價值可能達到 678.2 億美元。

（來源：環球新聞網）

醫療保健是一個每天都會產生大量數據的行業。 生成的有關特定診斷的數據越多，醫療保健專業人員就越容易處理這些數據。

大數據可以帶來：

• 降低個人的醫療保健成本
• 提高醫療保健專業人員的治療能力
• 有效避免可預防疾病
• 流行病爆發的預測
• 整體生活質量的改善。

根據醫療大數據統計，全球大數據醫療分析市場價值超過147億美元。 在2018 年。 到2019 年底，它已經價值226 億美元，預計將以 20% 左右的複合年增長率增長。

9. 據大數據統計，疫情初期網絡詐騙案上升了400%。

（來源：禮德史密斯）

毫無疑問，網絡犯罪分子對他們的遊戲並不感到羞恥。

他們正在充分利用大流行引起的混亂來欺騙人們。 安全研究人員還注意到，有大量騙局向絕望的人索要錢財，以換取疫苗和 COVID-19 療法。

製造、製藥和醫療保健行業面臨來自惡意軟件安裝的大多數目標。 最著名的下載活動來自 TA505 等威脅組織。

個人用戶和公司負責人需要注意互聯網上的虛假信息，並採取必要的數據保護措施。

一般大數據統計

既然您了解了最新數據以及大數據如何影響行業，讓我們深入了解一下。

10.到 2025 年，數據創建量將增長到 180 澤字節以上。

（來源：Statista）

大數據增長統計數據顯示，到 2025 年，數據創建量將超過 180 澤字節。 這將比 2020 年多出約 118.8 澤字節。

飆升的原因是大流行引發了對遠程學習、工作和娛樂的需求增加。

在預測期內，此數據的存儲量將以 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% 的數據，這是一個很大的變化。

11.數據交互在 2010 年至 2020 年間增長了 5000%。

（來源：福布斯）

大數據統計顯示，數據的創建、捕獲、複製和消費在 2010 年至 2020 年間增長了 5000%。更準確地說，數據使用量從 1.2 萬億千兆字節增加到近 60 萬億千兆字節。

隨著越來越多的公司採用在家工作的環境，出現了巨大的增長。 這種轉變與虛擬會議期間對視頻等更豐富的數據集的需求有關。

12. 今天，一個人從互聯網上下載所有數據大約需要 1.81 億年的時間。

（來源：獨角獸洞察）

一條關於大數據的有趣信息來自 Unicorn Insights，它回答了從互聯網下載所有數據需要多長時間的問題。 來源使用以下值：0.55 zettabytes 用於互聯網上的所有信息，44Mbps 作為平均下載速度。 但是，由於這些大數據統計數據發生了變化，我們重新計算了33 zettabytes 的數據和 46Mbps 的平均下載速度。 我們得到的結果是大約 1.813 億年。 令人印象深刻，對吧？

13. 2012 年，僅分析了所有數據的 0.5%。

（來源：衛報）

海量的大數據除非被標記或分析，否則沒有價值。 那麼問題來了，數據量是多少？ 根據 IDC 2012 年的數字宇宙研究，僅分析了 0.5% 的數據，而標記數據的百分比更高，為 3% 。 通過進一步研究這些數據分析統計數據，我們發現並非所有數據都有可能帶來價值。

2017 年，《經濟學人》聲稱數據取代石油成為世界上最有價值的來源。 有許多來源將數據與石油進行比較，而忽略了兩者之間的一大差異。 與石油不同，數據可以輕鬆提取，而且供應源源不斷。 更重要的是，與石油不同，我們可以多次使用數據並從中獲得新的見解。 石油和數據之間的比較使我們得出結論，我們應該收集和存儲盡可能多的數據。 但是，如果我們只這樣做，不對我們所擁有的信息進行標記或分析，其價值將遠不如石油。

據IDC大數據統計，2012年僅有22%的數據具有分析潛力。 這包括來自監控、娛樂、社交媒體等不同領域的數據。同一消息人士稱，到2020年，有用數據的百分比，即具有分析潛力的信息，將躍升至37%。

14. 互聯網用戶每天產生大約 2.5 千億字節的數據。

（來源：Data Never Sleeps 5.0）

根據我們在 2020 年擁有的估計數據量（40 澤字節），我們必須問問自己，我們在創建所有這些數據中的作用是什麼。 那麼，每天產生多少數據呢？ 2.5 千億字節。 現在，這個數字似乎相當高，但是如果我們以 zettabytes 為單位看它，即 0.0025 zettabytes，這似乎並沒有那麼多。 再加上到 2021 年我們應該有 40 澤字節這一事實，我們正在以固定的速度生成數據。

但是，還有其他方法可以查看我們每天生成的數據量。 2.5 quintillion 字節等於地球上所有螞蟻的數量乘以 100。而且，1 quintillion 便士可以覆蓋整個地球表面 1.5 倍。 其中有 2.5 分之五——五次。 我們可以從大數據事實和數據中學到什麼真的很有趣。 2018 年在大數據方面非常有趣，我們預計 2019 年同樣令人興奮且數據豐富。

15. 網民共上網12億年。

（來源：數字）

試想一下，互聯網用戶在一百萬年內可以產生多少數據，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。 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，這清楚地說明了大數據的快速增長。 因此，如果 43.9 億互聯網用戶中的每一個每天上網6 小時 42 分鐘，我們就已經在網上度過了 12 億年。

16. 社交媒體佔上網總時間的 33%。

（來源：全球網絡索引）

在我們為您提供有關用戶如何在 Facebook 和 Twitter 上生成數據的一些數字之前，我們想先描繪一下一般社交媒體的使用情況。 Global Web Index 發表了一篇關於社交賬戶平均數的文章。 比較多年來社交賬號的數量，我們得到了一些有趣的社交媒體大數據統計。 也就是說，2012 年，社交媒體用戶平均擁有3 個社交賬戶，而今天這一數字上升到 7 個。

除了多人聯網趨勢的興起外，用戶在社交媒體平台上的平均停留時間也顯著增加。 2012 年，數字用戶在社交媒體網站上花費了一個半小時​​來填補他們的業餘時間，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，在數字用戶在線花費的總時間中， 33% 是留給社交媒體的。 毫無疑問，這就是為什麼數據增長統計數據如此發達的很大一部分原因。 除社交媒體外，16% 的用戶在線時間用於在線電視和流媒體，另外 16% 用於音樂流媒體。 在線媒體佔總在線時間的 13%，而其餘 22% 的時間用於其他在線活動。

17. Facebook 每月有 28 億活躍用戶。

(來源: Oberlo)

Facebook大數據統計顯示，每月有近30億活躍用戶。 這比 2019 年增加了 50 億，也比 2012 年的 20 億有相當大的增長。

從日常使用情況來看，這個巨型網站的訪問量約為 18 億。 這些數據包括 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook 的數據。

難怪數字營銷人員不能忽視該網站。 除了其廣泛的用戶群外，它還具有有用的工具，例如頁面或群組，使他們易於銷售。

18. Twitter 用戶每分鐘發送超過 50 萬條推文。

（來源：Internet Live Stats，Domo）

Facebook 的互聯網數據使用統計數據只是冰山一角。 來自 Domo 的 Data Never Sleeps 6.0 報告的社交數據也為我們提供了有關 Twitter 上用戶活動的一些見解。 每分鐘的推文數量從 2017 年的 456,000 條增加到 2018 年的 473,400 條，最終增加到 2020 年的 528,780 條。

我們還查看了 Internet Live 統計數據，以了解去年發送的推文數量。 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 在其存在的前三年才達到第 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增長情況。

此外，Twitter 是使用大數據和人工智能的大公司之一。 Twitter 的統計數據和事實告訴我們，社交媒體網絡不僅將 AI 用於圖像裁剪工具，還用於防止不當內容。

19. 97.2% 的組織正在投資大數據和人工智能。

（來源：New Vantage）

New Vantage 發布了其高管調查，主要關注大數據和人工智能。 該研究記錄了摩托羅拉、美國運通、納斯達克等約 60 家財富 1000 強企業高管的回答。 除了表明大數據在領先企業中的強大存在之外，New Vantage 研究還回答了一個問題：企業花費多少關於數據分析？ 所以，這就是我們所學到的。

62.5% 的參與者表示，他們的組織任命了首席數據官 (CDO)，這表明自 2012 年 (12%) 以來增加了五倍。 此外，參與研究的組織投資大數據和人工智能計劃的數量達到創紀錄的97.2%。 投資低於 5000 萬美元的組織比例最高 (60.3%)。 近三分之一 (27%) 的受訪者表示，他們公司在大數據和人工智能方面的累計投資在 5000 萬美元至 5.5 億美元之間。 最後，只有 12.7% 的參與者表示他們的公司投資超過 5 億美元。

那麼，大數據是未來嗎？ 如果我們關注高盛、IBM 和美國銀行等公司的大數據投資，我們可以用“是”來回答這個問題。

20. 使用大數據，Netflix 每年在客戶保留方面節省 10 億美元。

（來源：Statista，大數據內部）

今天，許多公司使用大數據來擴展和增強他們的業務，最受歡迎的視頻流服務之一——Netflix，就是一個很好的例子。 作為數字用戶最喜歡的流媒體服務，Netflix 在 2020 年擁有超過 1.8 億的訂戶。現在，這家總部位於加利福尼亞的公司可以幫助我們回答這個問題：大數據有什麼好處？ 好吧，在流媒體服務中使用大數據的好處之一是由於訂閱取消率較低而保留了客戶。 Netflix 有一個將觀眾與他們的座位聯繫起來的策略，而大數據是該策略的重要組成部分。

Netflix 收集的一些信息包括搜索、評級、重新觀看的節目等。 這些數據可幫助 Netflix 為其用戶提供個性化推薦、顯示與他們已經看過的視頻相似的視頻，或推薦特定類型的各種影片。 另外，我們不得不承認，該公司的“繼續觀看”功能大大改善了用戶體驗。

通過各種大數據統計，我們發現 Netflix 早在 2009 年就投資了 100 萬美元來增強其推薦算法。 更有趣的是，該公司2015年的技術和開發預算為6.51億美元，2018年預算達到13億美元。

至於從客戶保留中節省的 10 億美元，這只是 Carlos Uribe-Gomez 和 Neil Hunt 在 2016 年所做的粗略估計。我們認為現在這個數字要高得多，因為除其他原因外，Netflix 在內容上花費了超過 120 億美元2018 年，這一數字在 2020 年達到 170 億美元。

21. 大數據和分析市場價值幾何？ 490 億美元，Wikibon 說。

（來源：維基百科）

我們已經介紹了 Netflix 如何從大數據中受益，但這只是開始。 大數據在各個行業都佔有一席之地，因為它有助於檢測模式、消費者趨勢和增強決策等。 那麼，問題是大數據行業的價值有多大，未來幾年我們可以期待什麼？ Wikibon 在其 2018 年大數據分析趨勢和預測中回答了這些問題。

那麼，大數據到底值多少錢？ 據 Wikibon 稱，大數據分析市場(BDA) 預計將達到 490 億美元，複合年增長率 (CAGR) 為 11% 。 因此，每年，市場價值將增加 70 億美元。 根據這一預測，到 2023 年，BDA 市場將達到 1030 億美元。

22、2020年大數據市場增長14%。

（來源：Statista）

在探索 Statista 的全球數據市場增長預測時，我們發現大數據在 2012 年（61%）和 2013 年（60%）的增長率最高。 通過大數據增長統計，2018年大數據市場增長20%，2019年大數據市場增長17%。 正如 Statista 指出的那樣，市場的增長將隨著時間的推移而下降，從 2025 年到 2027 年將達到 7%。

23. 到 2020 年，數據科學和分析的職位列表達到約 270 萬。

（來源：福布斯）

大數據行業最大的問題之一是缺乏具有深入分析技能的人才。 查看數據增長統計數據，很明顯沒有足夠的受過大數據培訓的人員。 據 RJMetrics 稱，2015 年，全球有 11,400 至 19,400 名數據科學家。 麥肯錫計算出，2018 年應該有大約 280 萬人擁有分析人才。 另一方面，2020 年數據科學和分析的工作崗位數量預計將達到 270 萬。因此，對數據科學和分析人才的需求存在很大差距。

24. 2020 年，每個人在一秒鐘內生成 1.7 兆字節。

（來源：多摩）

如果我們假設 Domo 的大數據增長計算是準確的，那麼地球上每個人每天產生 146,880 GB。 如果我們考慮到世界人口將達到 80 億，很容易得出結論，我們每天將創建的數據量將急劇增加。 此外，IDC 預測，到 2025 年，我們每年將生產 165 澤字節。

現在，讓我們跳到 2020 年與大數據相關的技術預測和未來趨勢。

25. 自動化分析對大數據至關重要。

（來源：Flat World Solutions）

大數據領域的眾多預測之一是，Hadoop 和 Spark 等框架背後的自動化流程將在一年後不可避免。 另一個預測與智能可穿戴設備有關，這將有助於加速大數據增長。 我們還可以期待機器學習在不久的將來進一步發展。 結合數據分析，我們希望它能夠創建預測模型，以更高的準確度預測未來。 最後，Flat World Solutions 計算出，如果企業選擇數據驅動的方法，他們將在 2020 年獲得 4300 億美元的收益。

我們希望我們能夠成功找到一些最令人印象深刻的大數據統計數據。 該主題的關鍵要點之一是大數據市場正在迅速擴大，並且日新月異，我們掌握了更多信息。 最終目標不是收集盡可能多的數據，而是從我們收集的數據中獲取價值。

大數據趨勢

讓我們看看一些關於大數據趨勢的統計數據，看看未來會怎樣：

26.到 2025 年，物聯網設備的數量可能會增加到 416 億。

（來源：IDC）

全世界每一秒都有127 台新設備連接到互聯網。 這些連接的設備每天產生5 千億字節的數據，到2025 年可能達到79.4 Zettabytes。

物聯網設備執行各種功能，具體取決於它們的設計用途和它們要收集的信息類型。 從健身設備到傳感器、安全系統，物聯網幫助行業增強其功能並擴大其市場覆蓋範圍。

27.到 2022 年，全球大數據分析解決方案的支出將超過 2743 億美元。

（來源：美國商業資訊）

根據商業大數據統計，數字化轉型和技術進步仍然是大數據支出增加的主要先驅。 每個行業都存在如此多的競爭，企業需要不斷創新才能在市場中保持相關性。 大數據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可能提高業務收入的市場趨勢來推動業務發展。

截至2019年年底，在大數據的全球消費已經價值$ 180十億，它預計為13.2％，2020年及2022年的報告之間的複合年增長率都認為IT採購，硬件採購和商務服務能接受大數據分析的最高支出。

28. 到 2024 年，唯一數據和復制數據之間的比率將達到 1:10。

（來源：IDC）

該比率在 2020 年為 1:9。

COVID-19 使創建新的獨特數據變得更加困難。 然而，全球數據領域將在未來幾年經歷複製和消費的增長。 到 2024 年，它將以 26% 的複合年增長率增長。

29. 到 2026 年，數據科學工作崗位將增加約 28%。

（來源：走向數據科學）

2021年技術預測顯示，在數據科學領域的就業崗位將增加近30％，提高到2026年。 這是 1150 萬個新工作崗位！ 新職位將彌補需求高的行業專業人才供應不足的差距。

結論

在這個數字時代，大數據現在並將繼續成為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，利用其眾多好處的商業領袖將保持領先於競爭對手。 不要猶豫，行動！