【行业】数据智能行业-SDK基础篇(18页)

互联网时代,数据呈现“指数式”爆发增长,大数据应用可以更精准地挖掘用户需求,提高企业经营效率和业绩,市场空间广阔。随着互联网和智能硬件的快速普及,数据以爆炸方式增长,根据IDC 预测,全球数据总量增长维持在 50%以上,至 2020 年全球数据总规模达 40ZB。日常生活中,大数据无处不在,包括线上搜索、社交、购物,线下活动的地理位置等信息,有效利用这些数据可以实现精准挖掘用户需求,提高企业经营效率和业绩,尤其针对于电信、金融、医疗、电商等垂直领域。根据 Wikibon 测算,2017 年全球大数据市场规模预计达 501 亿美元。

数据智能是基于大数据引擎,通过大规模机器学习和深度学习等技术,对海量数据进行处理、分析和挖掘,提取数据中所包含的信息和知识,使数据智能化,并通过建立模型寻求解决方案以及实现预测。从业务逻辑来说,数据智能行业可以划分为数据获取、数据挖掘、数据应用三个部分,随着数据获取的方式及数据维度的不同,又可以分为诸多细分行业,下面我们将从 SDK 行业出发进行浅析其数据获取方式、数据的广度和深度、数据变现模式等。

海外 Google Play Services SDK 渗透率一骑绝尘。根据 SafeDK 数据显示,截止 4Q18 GooglePlay Services 渗透率高达 96.3%(主要由于 Android 原生框架中包含推送等功能,渗透率高),Firebase 渗透率达 51.5% (2014 年 10 月被 google 收购),Google 处于绝对优势地位。此外,facebook、unity ads 主要涉及广告类 SDKs,覆盖旗下广告联盟(自身 APPs 和中小 APPs 集合),unity 主要凭借其在游戏虚拟引擎方面优势及渗透率。

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