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大数据趋势2017

2017年的6个大数据趋势

2016-12-07 14:05


摘要

36大数据

译者 | 灯塔大数据

随着大数据的应用范围不断扩大,越来越多的公司开始部署大数据战略。同时,大数据技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。通过大数据技术,企业可以更轻松地获取信息,以便进行更准确地决策。很多公司已经从大数据中获益,那么,明年的大数据发展情况又如何呢?2017年大数据又将如何影响商业发展?如何带动产业升级呢?

36大数据

1. 将会推出更多的分析工具

随着数据量的不断增长,数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法,但是新兴分析工具也不可小觑。Spark是其中之一,它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架,多家世界顶级的数据企业例如Google,Facebook等现已纷纷转向Spark框架。

这些新兴分析工具操作简单,对用户没有任何编码知识要求。Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具,Microsoft R Server和Lightning CRM平台,非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。

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2.实时数据分析将获得更多关注

技术专家预测,2017年企业将需要实时数据分析工具,来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的,一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据,如Google Analytics和Clicky。

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3.隐私问题将成最大挑战

高德纳资讯公司预测,到2018年,近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实上,欧盟实施新的隐私法规时,早已经预见到了这一点。大数据时代,解决用户隐私泄露问题,就是解决大数据发展与使用的问题。

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4.人工智能将广泛应用

过去一年,我们亲眼见证了人工智能的爆发:无人驾驶汽车试驾成功、AlphaGo围棋获胜。随着人工智能技术日益成熟,未来公司企业将很大程度上依赖于这项技术。虚拟助手、机器人、智能顾问和自动驾驶汽车等多种技术都将得到广泛的应用。

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5.认知技术将加速发展

认知技术是人工智能领域的产物,能完成以往只有人能够完成的任务。认知技术如下图所示,包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语言识别技术等。

随着人工智能的发展,认知技术的重要性越来越受到人们的认可。只要人们认识到大数据和分析学之间的紧密联系,就会发现认知计算和分析学一样,都是企业发展不可或缺的技术。

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6.“大”数据将不复存在

大数据的发展面临共享难度大、垄断程度高、融合能力差、应用价值低以及安全风险大等一系列制约因素。因此一些专家认为,数据的“量”已经不再是数据的重点了。与其一味地追求数据量,还不如好好研究如何提高手头数据的利用效率。

大数据将被分割成数据块,这将打破行业领域对信息流动的限制,通过对不同类型、不同领域数据的跨界集聚,极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式,进而给各个行业的创新发展带来新的驱动力,推动各个领域的彻底变革和再造。



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