BigData：值得了解的十大数据发展趋势

 

 

     当今，世界无时无刻不在发生着变化。对于技术领域而言，广泛存在的一个巨大变化就是为大数据(Big data)打开了大门，并应用大数据技相关技术来改善各行业的业务并促进经济的发展。目前，大数据的做用已经上升到必定程度，对于小型或大型公司而言，从所收集的数据中提取出有用的信息已被是很是宝贵的。此外，大数据帮助那些在使世界变得更美好的且负有重要责任的组织可以更好地完成工做。

    在早期，大数据并不没有那么的“大”。当时，只有大型企业可以很好地利用它，由于他们是惟一可以负担得起这种技术的企业。此外，其普遍的服务范围须要更精确的数据，这就须要使用数据分析系统。若是你想了解大数据的学习路线，想学习大数据知识以及须要免费的学习资料能够加群：784789432.欢迎你的加入。天天下午三点开直播分享基础知识，晚上20:00都会开直播给你们分享大数据项目实战

    从那时起，大数据技术就以极快的速度发展。此外，自从云技术和互联网诞生以来，这使得小企业也可以从中受益。而且，大数据云消除了企业对数据专家的需求，由于可使用互联网链接远程就可以访问他们所需的全部信息。

    在人工智能、云计算和物联网的帮助下，即便是复杂的大数据，也能够由普通的数据从业者利用相应的数据分析工具来进行处理。大数据分析已经脱离了热门IT趋势标签，现现在成为了公司业务必须的一部分，它将很快取代黄金成为人类最宝贵的资产之一，在《将来简史》中讲到：“谁拥有数据，谁拥有对数据的解释权，谁就有可能在将来的竞争中占得先机”。

   为了让读者快速了解有关大数据的最新信息，本文总结了一些最热门的大数据趋势，以推进行业将来发展。

1. 快速增加的物联网网络

    因为物联网(IoT)技术，智能手机被用于控制家用电器变得愈来愈广泛。随着小米和阿里等智能设备在家庭中实现特定任务的自动化的普及，物联网热潮也正吸引着不少公司投资于该技术的研发。

   更多组织将抓住机会以提供更好的物联网解决方案，这必然将带来更多收集大量数据的方法，以及管理和分析数据的方法。业界的研究趋势是推进更多可以收集、分析和处理数据的新设备，好比手环、智能音箱、眼镜等。

2. 普及的人工智能技术

   人工智能如今更经常使用于帮助大公司和小公司改善其业务流程。人工智能如今能够在执行任务时，可以比人类更快、更精确，以此减小人为引入的错误并改善总体流程，这使得人们可以更好地专一于更关键的任务，并进一步提升服务质量。

   人工智能的快速发展以及较高的薪资吸引着不少开发人员进入该领域，幸运的是，市面上有成熟的人工智能开发工具箱可供使用，每一个人均可以根据实际任务构建相应的算法，知足不断增加的需求。若是我的组织可以找到将其整合到业务流程中的最有效方式，那么可能会得到较大的优点。

3. 预测分析的兴起

    大数据分析一直是企业得到竞争优点并实现目标的关键战略之一，研究人员使用必要的分析工具来处理大数据并肯定某些事件发生的缘由。如今，经过大数据进行预测分析能够帮助更好地预测将来可能发生的状况。

     毫无疑问，这种策略在帮助分析收集的信息以预测消费者行为方面很是有效，这容许公司在作相关开发以前了解客户的下一步行动，以肯定他们必须采起的措施。数据分析还能够提供更多数据上下文，以帮助了解其背后真正的缘由。

4. 迁移到云端的暗数据

    还没有转化为数字格式的信息称为暗数据，它是一个目前还没有开发的巨大数据库。预计这些模拟数据库将被数字化并迁移到云端，进而用于对企业有利的预测分析。

5. 首席数据官将发挥更大的做用

   如今，大数据愈来愈成为执行业务战略中的重要组成部分，首席数据官也在其组织中发挥着更重要的做用。首席数据管们被期待着引导公司走向正确的方向，并采起更积极的方法，这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。

6. 量子计算

    目前，使用咱们现有的的技术分析和解释大量数据可能须要花费大量时间，若是能在短短几分钟内同时处理数十亿的数据，咱们就能够大大缩短处理时间，让公司有机会作出及时的决策，以达到更理想的效果。

    这项艰巨的任务只能经过量子计算实现，尽管目前量子计算机的研究处于起步阶段，但已经有一些公司正在使用量子计算机进行相关实验，以帮助不一样行业的实践和理论研究。以后不久，谷歌、IBM和微软等大型科技公司都将开始 测试量子计算机 ，将它们集成到业务流程中。

7. 网络安全变得更智能、更严格

    在过去涉及黑客攻击和系统攻击的丑闻中，数据的安全变得更加受重视，这也促使公司专一于增强信息保护的力度。物联网收据数据时的安全也成为了一个担忧的因素， 网络安全也是一个问题。为了应对这种永无止境的威胁，大数据公司倾向于帮助组织使用数据分析做为预测和检测网络安全威胁的工具。

   大数据能够经过安全日志数据集成到网络安全策略中，可以用于提供以前发生过威胁的信息，这能够帮助公司预防和减轻将来黑客和数据泄露的影响。

8. 开源解决方案

   目前，有许多可用的公共数据解决方案，例如开源软件，它们已经在加速数据处理方面取得了至关大的进步，同时还具备实时访问和响应数据的功能。出于这个缘由，预计它们将在从此快速发展且需求量会很大。虽然，开源软件很便宜，可使用开源软件下降企业的运营成本，可是，使用开源软件也有一些弊端 ，这里 是你须要知道的一些缺点。

9. 边缘计算

   因为物联网的发展趋势，许多公司正在转向研究链接设备以收集客户更多的数据或流程数据，这就创造了对技术创新的需求。新的技术旨在减小从数据收集到云端，其分析和须要采起行动的滞后时间。

   针对这一问题， 边缘计算 能够提供更好的性能，由于其流入和流出网络的数据更少，云计算的成本更低。若是公司选择删除掉以前从物联网中收集到的没必要要的数据，公司也能够从下降存储和基础设施这些成本中受益。此外，边缘计算能够加速数据分析，为公司作出正确的反应提供充足的时间。

10. 更智能的聊天机器人

   因为人工智能的快速发展，不少公司如今正部署聊天机器人来处理客户查询等应用场景，以提供更加个性化的交互模式，同时消除对人工的需求。

   大数据与提供更愉快的客户体验之间有着很大的关系，由于机器人经过处理大量数据，进而根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。在交互过程当中，他们还可以从对话中收集和分析出有关客户的信息，这一流程进而帮助营销人员制定出更简化的策略，以实现更好的用户转化率。

总结

   全部这些不一样跨行业的技术飞跃，都是基于大数据的发展为其奠基的坚实基础。技术的进步将继续经过更智能的流程帮助咱们创造出一个更美好的社会。咱们必须充分了解这种技术的使用方式，以及腰实现具体的业务目标，两者结合才能最终从这些趋势中受益。

    这些都只是一个开始，大数据将继续做为咱们在业务和技术方面所经历变革的催化剂。咱们能够作的是思考如何有效地适应这些变化，并利用这项技术实现业务蓬勃发展。