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  • 大数据趋势

    2020-12-22 18:10:25
    趋势一:数据的资源化 何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。 趋势二:与云计算的深度结合 大数据...

    趋势一:数据的资源化
    何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
    趋势二:与云计算的深度结合
    大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
    趋势三:科学理论的突破
    随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
    趋势四:数据科学和数据联盟的成立
    未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
    趋势五:数据泄露泛滥
    未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%,除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说,在未来,每个财富500强企业都会面临数据攻击,无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业,无论规模大小,都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中,超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据,所有数据在创建之初便需要获得安全保障,而并非在数据保存的最后一个环节,仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
    趋势六:数据管理成为核心竞争力
    数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外,对于具有互联网思维的企业而言,数据资产竞争力所占比重为36.8%,数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
    趋势七:数据质量是BI(商业智能)成功的关键
    采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是,很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功,企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距,从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
    趋势八:数据生态系统复合化程度加强
    大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络,而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统,终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今,这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成,接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分,也就是市场的细分;系统机制的调整,也就是商业模式的创新;系统结构的调整,也就是竞争环境的调整等等,从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

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  • 成都专业大数据开发平台给你带来2020年最新大数据趋势分析 01、Streaming the IoT for Machine Learning将物联网(IoT)串联至机器学习 当前,相关研究正努力让物联网和流分析、机器学习结合起来。2019年,我们可以对...

    成都专业大数据开发平台给你带来2020年最新大数据趋势分析

    01、Streaming the IoT for Machine Learning将物联网(IoT)串联至机器学习

    当前,相关研究正努力让物联网和流分析、机器学习结合起来。2019年,我们可以对这一主题的重大研究翘首以盼,一两家初创企业有望从事相关服务或软件营销。

    通常,机器学习使用“存储”数据在“受控”的学习环境中进行训练。在新的模型中,物联网中的流数据提供有用信息,在一个不那么“受控”的环境中实时支持机器学习。这个过程的主要目的是重点关注人机交流,让机器面对各种情况可以作出更灵活更适当的反应。

    从一种使用受控环境加有限训练数据的训练模型到一个更加开放的训练系统,需要更复杂的算法。机器学习继而训练系统以合理的精度预测结果,随着初级模型的调整和演进,边缘计算或云计算中的模型将根据需要进行协调以匹配这些变化。MapR(知名大数据企业)的首席应用程序设计师Ted Dunning说:

    “我们将看到越来越多的企业以数据流的方式来处理计算,而不是仅仅处理数据并将其存入数据库。这些数据流捕获关键业务事件并反映业务结构,要构建这些大型的,基于流的系统,统一的数据结构是基础。”

    02、AI Platforms人工智能平台

    大数据作为一种探索工具不断发展趋向成熟,一些企业因此获得了可观回报。最近的一项进展是人工智能平台的使用,人工智能平台将在未来十年产生重大影响。利用人工智能平台处理大数据,是收集商业情报,提高效率的一个重要改进。Anil Kaul,Absolutdata(知名大数据企业)的首席执行官和联合创始人说:

    “我们发起了一个电子邮件活动,我认为每个人都要用到大数据分析,但是通过使用人工智能,我们创造了51%的销售增长额。当大数据分析找出你的既定目标对象时,人工智能会建议并生成应该发起的活动。”

    人工智能平台将在2019年普及。人工智能平台比传统框架更有效,平台的设计,能够建立与数据科学家和其他工作人员之间快速、高效的交流方式,多方降低成本,比如防止重复工作、自动完成基础任务、消除简单又耗时的内容(复制、数据处理和构建理想客户档案)。

    人工智能系列还将提供数据治理,为数据科学家和工作人员带来最佳实践。人工智能会成为一个值得信赖的顾问,帮助确保均匀分工并快速完成工作。人工智能平台可以分为五层逻辑:

    ②实验层:允许数据科学家开发、测试和验证他们的假设。

    ③操作和部署层:支持模型管理和部署。这一层提供了管理各种“集装箱化”模型和组件部署的工具。

    ④智能层:组织和交付智能服务,支持人工智能。

    ⑤体验层:旨在通过使用增强现实、对话界面和手势控制等技术与用户交互。

    大数据技术还在不断变革之中,再不学习大数据技术你真的就落后了,现在报名学习大数据开发还来得及

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  • 大数据要处理的数据成千上万,数据的处理方法也需要...以下为大数据趋势分析。 现在社会的大数据公司主要可以分为三大类,分别是技术型、创新型、数据型这三种,不论是哪一种类型的大数据公司,都是现代社会不可获...

    大数据要处理的数据成千上万,数据的处理方法也需要不断地与时俱进。就现如今的发展趋势而言,大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用,而且就其目前的发展情况来看,大数据技术具有十分良好的发展前景。以下为大数据趋势分析。

    现在社会的大数据公司主要可以分为三大类,分别是技术型、创新型、数据型这三种,不论是哪一种类型的大数据公司,都是现代社会不可获缺的。人们熟悉的技术型的大数据公司通常是IT公司,这些公司十分看重数据的处理这一模块。创新型的大数据公司需要一些非常有想象力的人,对于相同的数据,他们往往有不同的见解,并发现其中的不同。而数据型的大数据公司,人们了解的比较多,如新浪、百度、网易、搜狐、淘宝等等,这些也是与人们的日常生活密切相关的,或者是一些零售的连锁企业、市政公司、金融服务公司等等,这些公司自身拥有较多的数据,也正是因为涵盖的数据较多,因而容易导致有价值的信息被忽略。

    受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响,市场需要更多分析师及数据科学家补充进来,并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。举例来说,微软与Salesforce双方最近各自公布了此类方案,旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。

    在2016年,大数据这个词似乎不像前几年那样热门。随着大数据相关的基础设施、服务器软件系统和理论体系的持续发展,目前大数据分析方面的解决方案已经逐渐成熟,并且越来越普及,而不像前几年那样还是少数科技极客眼中的新领域。随着技术的成熟,自助和自动化的信息服务也将越来越受到重视。大数据分析工具和相关的解决方案虽然会变得越来越简单易用,但我们仍然需要具备基本的通信技术和信息处理领域的专业知识,随时准备迎接下一个发展阶段的到来。未来,和机器学习、人工智能、VR/AR、物联网相关的大数据解决方案将越来越完备,摩尔定律的边界也会受到更多的挑战。

    对于大数据领域来说,2016是令人激动的一年,因为“大数据”终于不再是一个流行词。这说明研究者们正在基于大数据开发真实可用的解决方案和应用程序,而不再是简单的噱头。

    2017年,随着技术的进步,以大数据为基础而开发的应用将越来越丰富。由于计算机的计算能力和真实可用的庞大数据量不再是问题,因此以人工智能和深度学习为代表的智能应用也将变得更加聪明,更加普及。总体上说,由于大数据、智能应用和越来越丰富的智能终端产品的出现,2017年应该是值得我们期待的一年。不过,随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私问题也将越来越严峻。我们先来分析几点大数据的趋势。

    (一)数据分析成为大数据技术的核心

    数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置,随着时代的发展,数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能,就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础,通过进行数据分析得到的结果,将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展,与数据分析技是密切相关的。

    (二)广泛采用实时性的数据处理方式

    在现如今人们的生活中,人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求,大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式,这种数据处理方式有一定的局限性,主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合,而对于要求比较高的场合,这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性,因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合,人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃,否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中,实时性的数据处理方式将会成为主流,不断推动大数据技术的发展和进步。

    (三)基于云的数据分析平台将更加完善

    近几年来,云计算技术发展的越来越快,与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源,这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外,云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为广泛,为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善,发展平台的日趋成熟,大数据技术自身将会得到快速提升,数据处理水平也会得到显著提升。

    (四)开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力

    开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展,以此作为推动力,从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速,但是二者之间并不会产生矛盾,可以优势互补,从而共同进步。开源软件自身在发展的同时,为大数据技术的发展贡献力量。






    本文出处:畅享网
    本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
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