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2017年大數據影響商業發展的六大趨勢
2017-05-16 大河报

隨著大數據的應用範圍不斷擴大,越來越多的公司開始部署大數據戰略。同時,大數據技術也使得商業發展的速度更快、效率更高。通過大數據技術,企業可以更輕松地獲取信息,以便進行更准確的決策。很多公司已經從大數據中獲益,2017年大數據又將如何影響商業發展?

一、將會推出更多的分析工具

隨著數據量的不斷增長,數據分析方法也將進一步提高。雖然SQL依然會是數據分析的標准方法,但是新興分析工具也不可小觑。Spark是其中之一,它是大數據時代下的一個快速處理數據分析工作的框架,多家世界頂級的數據企業例如Google,Facebook等現已紛紛轉向Spark框架。

這些新興分析工具操作簡單,對用戶沒有任何編碼知識要求。Mi-crosoft和Salesforce都已經推出了新型分析工具,MicrosoftRServer和LightningCRM平台,非編碼人員也可以創建應用程序來查看數據。

二、實時數據分析將獲得更多關注

技術專家預測,2017年企業將需要實時數據分析工具,來幫助他們利用數據進行實時決策。實時計算一般都是針對海量數據進行的,一般要求爲秒級。目前有幾款數據分析工具可以提供實時訪問數據,如GoogleAnalytics和Clicky。

三、隱私問題將成最大挑戰

高德納資訊公司預測,到2018年,近50%的企業都將面臨隱私泄露問題。事實上,歐盟實施新的隱私法規時,早已經預見到了這一點。大數據時代,解決用戶隱私泄露問題,就是解決大數據發展與使用的問題。

四、人工智能將廣泛應用

過去一年,我們親眼見證了人工智能的爆發:無人駕駛汽車試駕成功、AlphaGo圍棋獲勝。隨著人工智能技術日益成熟,未來公司企業將很大程度上依賴于這項技術。虛擬助手、機器人、智能顧問和自動駕駛汽車等多種技術都將得到廣泛的應用。

五、認知技術將加速發展

認知技術是人工智能領域的産物,能完成以往只有人能夠完成的任務。包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和語言識別技術等。

隨著人工智能的發展,認知技術的重要性越來越受到人們的認可。只要人們認識到大數據和分析學之間的緊密聯系,就會發現認知計算和分析學一樣,都是企業發展不可或缺的技術。

六、“大”數據將不複存在

大數據的發展面臨共享難度大、壟斷程度高、融合能力差、應用價值低以及安全風險大等一系列制約因素。因此一些專家認爲,數據的“量”已經不再是數據的重點了。與其一味地追求數據量,還不如好好研究如何提高手頭數據的利用效率。

大數據將被分割成數據塊,這將打破行業領域對信息流動的限制,通過對不同類型、不同領域數據的跨界集聚,極大地改變信息的生産、傳播、加工和組織方式,進而給各個行業的創新發展帶來新的驅動力,推動各個領域的徹底變革和再造。