大数据未来十大发展趋势
大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,但企业应该如何应用大数据呢?目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长。本文涵盖大数据未来发展的十大趋势,这些趋势可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。
专家预计,机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2017年及以后的大数据项目产生深远影响。
1、开放源码
Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现,预计到今年年底,近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示,Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。
专家表示,2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用,并寻找方法来提高处理大数据的速度。
2、内存技术
很多公司正试图加速大数据处理过程,它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中,数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中,这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测,内存数据架构每年将增长29.2%。
目前,有很多企业提供内存数据库技术,最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3、机器学习
随着大数据分析能力的不断提高,很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支,允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说,就是分析大数据以得出结论。
高德纳咨询公司(Gartner)称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统。
4 、预测分析
预测分析与机器学习密切相关,事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中,企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么,后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步,使用大数据分析预测未来会发生什么。 普华永道(PwC)2016年调查显示,目前仅有29%的公司使用预测分析技术,这个数量并不多。同时,许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能,这一数字在未来几年可能会出现激增。
5、智能app
企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为,为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。
在2017年十大战略技术趋势列表中,高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说:“未来10年,几乎每个app,每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。
6、智能安保
许多企业也将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息,企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击,以减少攻击造成的损失。一些公司正将其安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(如Hadoop)结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。
7、物联网
物联网也可能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告,“31.4%的受访公司推出了物联网解决方案,另有43%希望在未来12个月内部署物联网解决方案。”
随着这些新设备和应用程序上线,许多公司需要新的技术和系统,才能够处理和感知来自物联网的大量数据。
8、边缘计算
边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。在边缘计算中,大数据分析非常接近物联网设备和传感器,而不是数据中心或云。对于企业来说,这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少,可以提高网络性能并节省云计算成本。它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据,从而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程,使决策者能够更快地洞察情况并采取行动。
9、高薪职业
对于IT工作者来说,大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。IDC称,“到2018年,美国将有181,000个深度分析岗位,是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。”
由于人才缺口过大,罗伯特·哈夫技术公司预测,到2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%,年薪在116,000美元到163,500美元之间(当然这是美国的标准,中国国内目前尚未统计)。同样,明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%,在135,000美元到196,000美元之间。
10、自助服务
由于聘请高级专家的成本过高,许多公司开始转向数据分析工具。IDC先前预测,“视觉数据发现工具的增长速度将比其他BI/' target='_blank'>商业智能(BI)市场快2.5倍,到2018年,所有企业都将投资终端用户自助服务。
一些大数据供应商已经推出了具有“自助服务”能力的大数据分析工具,专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。 数据分析过程中,信息技术的参与将越来越少,大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作方式之中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11随着数字化转型的加速,企业积累了海量数据,如何从这些数据中挖掘有价值的信息,成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应 ...
2025-03-10