扣丁学堂解读未来大数据产业将会发生哪些趋势

2017-11-14 13:51:15 761浏览

         预计在过十年世界上每个人每秒将创造7 MB的数据，在过去的几年里，我们已经创造了比人类历史上更多的数据，大数据席卷全球，并且没有放缓的迹象，人们可能会想“大数据产业从哪里开始?”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。

         1. 机器学习将成为大数据应用的下一件大事

         当今最热门的技术趋势之一就是机器学习，它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测，机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析，从而使企业能够轻松克服未来的挑战。

         2. 隐私将成为最大的挑战

        无论是物联网还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要，因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍，如果不能有效应对数据安全问题，我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。

         3. 将会出现首席数据官这个新的职位

         人们可能熟悉首席执行官(CEO)，首席营销官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否听说过首席数据官(CDO)?如果答案是否定的话，别担心，因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究，将会出现首席数据官这个新的职位，企业将任命首席数据官。虽然，首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求，但是各行业厂商广泛采用大数据技术，聘请首席数据官将成为常态。

         4. 数据科学家的需求量很大

         如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路，那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长，组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么?深入数据科学的世界，将会拥有更美好的未来。

         5. 企业将购买算法，而不是软件

         人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后，企业可以自己添加数据。与购买软件相比，购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上，正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整，但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。

         6. 对大数据技术的投资将会大幅增长

        调研机构IDC分析师表示，“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1,220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异，但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多，医疗保健，银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。

         7. 更多的开发人员将加入大数据革命

         据统计，目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是，大数据才刚刚开始，未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序，其数量激增。有了更高薪水的经济回报，开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。

         8. 规范分析将成为商业智能软件的一部分

         企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天，企业需要单一软件，提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势，我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。

         IDC公司预测，一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化，企业可以快速筛选大量的数据，从而获得比竞争对手更大的竞争优势。

         9. 大数据将帮助企业打破生产力记录

         如果企业投资大数据，可以带来更高的投资回报，特别是在提高业务生产力方面。据IDC介绍，投资于这项技术并能快速分析大量数据并提取可操作信息的组织，在生产率方面比竞争对手获得更多的收益。记住，关键是行动。企业需要可付诸行动的信息使其生产力提升到新的高度。

         10. 大数据将被快速和可操作的数据替代

        据一些大数据专家介绍，大数据已经死亡。他们认为，企业甚至没有使用他们能够访问的一小部分数据，而大数据并不总是意味着更好、更快，迟早有一天，大数据将被快速和可操作的数据所取代，这将有助于企业在正确的时间做出正确的决定。企业拥有大量数据，只有有效和快速地分析这些数据，并从中提取可操作的信息，才会带来更多的竞争优势。

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