你应该了解的大数据10个新趋势

当今科技领域发生了巨大的变化，也为大数据改善各行各业的业务、促进经济增长打开了大门。数据能帮助组织机构更好地开展工作，大数据分析已经超越了热门的IT趋势标签，成为公司业务的一部分。以下是10个新的大数据趋势。

01、迅速发展的物联网技术

得益于物联网(IoT)技术，我们逐渐可以用智能手机来控制家用电器，比如使用谷歌Assistant和微软Cortana在家庭中自动完成特定任务。随着物联网热潮的到来，越来越多的企业投身于这项技术的开发研究。许多企业抓住机会向人们提供更好的物联网解决方案，这将带来很多收集、管理和分析大量数据的方法，同时收集、管理和分析数据的硬件设备也将应运而生。

02、可访问的人工智能

 

 

人工智能现在常被用来帮助大公司和小公司改进业务流程。人工智能程序现在可以执行比人类更快、更精确的任务，减少错误，改善整体流程，这使人们能够专注于更重要的任务，并进一步提高服务质量。

除此之外，每个人都可以访问运行AI应用程序的预构建机器，这为同行业的企业创造了公平的竞争环境。如果一个企业能够找到最有效的方法将其集成到业务流程中，那么这个企业将获得巨大优势。

03、预测分析的兴起

大数据分析一直是企业获得竞争优势并实现其目标的关键策略。企业通常会使用必要的分析工具来处理大数据，并确定某些事件发生的原因。而现在，通过对大数据进行预测分析甚至可以帮助人们预测未来可能发生的事情

毫无疑问，这种策略在分析收集到的信息以预测消费者行为方面非常有效，公司可以在客户采取下一步行动之前就知道他们必须如何应对。这种策略还可以提供给企业更多的数据背景，以帮助理解这背后的原因。

04、将暗数据迁移到云

尚未转化为数字格式的信息被称为暗数据，这是一个目前尚未开发的巨大储层。这些模拟数据库将被数字化并迁移到云，因此它们可被用于对企业有利的预测分析。

05、首席数据官将发挥更大的作用

现在大数据成了执行业务战略的越来越不可缺少的部分，首席数据官正在企业中发挥非常重要的作用，他们将更积极地引导企业走向正确的方向。这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。

06、量子计算

以我们目前使用的技术，分析和解释大量数据可能需要花费很长时间。但如果我们能在短短几分钟内同时处理数十亿的数据，我们就可以大大缩短处理时间，让公司及时做出决策，以达到更理想的效果。这项艰巨的任务只能通过量子计算才能实现。尽管该试验目前还处于起步阶段，但有人正在量子计算机上进行实验，来协助不同行业进行实践和理论研究。很快，诸如谷歌、IBM和微软等的大型科技公司将开始测试量子计算机，把它集成到业务流程中，以促进企业发展。

07、更智能、更严格的网络安全

由于过去那些被曝出的涉及黑客攻击和系统入侵的丑闻，各机构开始将重点放在加强信息保密上。物联网也引起了人们对所收集数据的关注，其中网络安全是个大问题。为了应对这一迫在眉睫的威胁，大数据公司开始利用数据分析工具来预测和检测网络安全威胁。大数据可以通过将安全日志数据集成到网络安全策略中，提供有关过去威胁的信息，帮助公司防止和减轻未来黑客攻击以及数据泄露的影响。

08、开源解决方案

 

 

有许多可用的公共数据解决方案(例如开源软件)，已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步。它们现在也具有允许实时访问和响应数据的功能，因此它们将在未来蓬勃发展，并受到高度需求。

09、边缘计算

 

 

在物联网迅速发展的趋势影响下，许多公司开始转向连接设备，以收集更多关于客户或流程的数据。这就产生了对技术创新的需求，旨在减少从数据的收集、分析到采取行动的滞后时间。边缘计算提供了更好的性能，因为流入和流出网络的数据更少，云计算成本更低，即使公司要删除从物联网收集到的不必要的数据，公司也可以从存储成本和基础设施成本中受益。此外，边缘计算还可以加快数据分析，让公司有充足的时间做出反应。

10、更智能的聊天机器人

在人工智能技术的推动下，聊天机器人现在被用来处理客户查询以提供更个性化的交互，同时不再需要实际的人工人员。机器人在处理大量数据时，能够根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。而在互动过程中，他们还能够从对话中收集和分析客户的信息，这个过程可以帮助企业开发更精简的策略，提供更愉快的客户体验。

当前以大数据为基础的科学技术正在飞速发展，以上10个大数据趋势正日益受到人们的关注，但是为了从这些趋势中获益，您必须完全理解它们是如何被使用的，以及如何帮助您实现业务目标。这只是个开始，大数据将继续推动在商业和技术领域的变化，如何有效地适应这些变化并帮助自己的企业蓬勃发展，现在取决于您。

原文标题：10 Big Data Trends You Should Know

原文作者：Dai Carillo

原文URL：https://www.kdnuggets.com/2018/09/10-big-data-trends.html

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