涕零
⑴ 大数据发展趋势预测 该往哪里走
大数据发展趋势预测 该往哪里走
想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。大数据上的深度和广度如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。这时候为了推进思考通常需要先分类。如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。有的时候央视会播放网络做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。简单总结下就是：深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。所以说现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。数据公地的设想大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：…这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。…这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。这与囚徒困境其实是相通的。基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。这里面很有意思的问题是如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。大数据的路往那里走?数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。这种情况下最简单的办法是引入第三方。比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。所以大数据的行业应用比较容易发展。但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在12306等。Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。小结在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。
以上是小编为大家分享的关于大数据发展趋势预测 该往哪里走的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑵ 10个热门大数据发展趋势
10个热门大数据发展趋势
在你进入大数据的世界时，需要了解很多不同类型的数据库和数据管理技术。下面列出了10个大数据发展趋势：
1. Hadoop正在成为分布式大数据管理的基础架构。Hadoop是一个分布式文件系统，与MapRece结合使用来处理和分析大数据。Hadoop将会和数据仓库技术紧密集成，以更有效地集成结构化数据和非结构化数据。
2. 大数据技术使得从传感器提取数据并影响商业产出成为可能。越来越多的商业公司在其设备上配置高精度的传感器，大数据技术的发展使得分析所有这些数据成为可能，并且发现问题可以及时通知用户并解决。
3. 大数据技术可以帮助初创公司实时响应以增加公司营收。很多公司例如零售业，使用实时流数据分析来跟踪客户行为，并提高营收。
4. 大数据可以与历史数据仓库集成来改变计划。大数据技术可以帮助公司更好的理解关于其商业的大量数据。这些关于其商业的当前状态与历史数据相结合，为公司的商业改变提供一个全面的视角。
5. 大数据通过预测分析可以改变疾病的管理方式。越来越多的医疗从业者正在寻找大数据解决方案，该方案将症状及其测试数据和数据库中的成千上万条其他病例进行对比来获取对疾病的了解。这就使得医疗从业者可以更快地进行预测进而拯救生命。
6. 云计算将改变未来的数据管理方式。云计算作为支持大数据的一个工具价值巨大。为数据而优化的云服务意味着越来越多的服务和交付模型将使得大数据对所有公司都有价值。
7. 数据的安全和管理将决定使用大数据的商业的成败。大数据带来巨大好处的同时，也有潜在风险。公司将发现如果不进行妥善的数据管理，有可能在大数据分析的过程中泄露隐私信息。公司需要在数据分析需求和数据安全、数据管理的最佳实践之间寻求平衡。
8. 数据的真实性将成为大数据最重要的问题。很多公司有能力进行大数据分析并获得商业预测结果，数据的真实性对结果有重大影响。因此，数据的真实性对公司决策来说将成为优先级最高的问题。
9. 大数据经过了实验阶段，更多的产品将会被开发出来。过去几年出现的很多大数据项目都经过了实验阶段。公司在使用新工具和技术上都很谨慎。现在大数据将成为主流，许多大数据产品将会流入市场。
10. 使用案例和新的大数据应用方法将会迅速增长。早期大数据成功应用的行业，如制造业、零售业和医疗行业，将会带领更多的行业通过大数据分析进行改进。
以上是小编为大家分享的关于10个热门大数据发展趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑶ 大数据的发展趋势有哪些
——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
大数据与AI、5G、IoT等应用为公有云创造了巨大的需求，扮演着大数据基础设施服务提供者的角色，在大数据核心诉求的存储和计算能力上给予不可或缺的支撑。
大数据又赋能公有云行业的发展，将更好地参与到行业应用与数据变现的发展，催生大量的行业应用，为云服务未来扩充发展提供想象空间。积极的国家政策将持续推动各行业企业积极上云，拥抱数字化转型，公有云服务应用场景特别是数据应用不断拓宽。
近几年我国云计算行业的市场规模和渗透率均在持续增长，使得我国公有云市场进入了一个新的发展阶段。除此之外，在5G商用以及AI等技术发展的推动下，我国公有云市场规模始终保持高速增长趋势，根据中国信息通信研究院的数据统计，2018年，中国公有云市场规模达到437.4亿元，较2017年增长65.2%。
2012-2018年中国公有云市场规模统计及增长情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
⑷ 现在大数据的发展趋势
主要有几点发展趋势：
一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapRece，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。
二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。
三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。
四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。
⑸ 大数据 发展趋势预测
大数据 发展趋势预测
趋势一：成为重要战略资源
在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色——影响着广告、产品推销和消费者行为。
趋势二：数据隐私标准将出台
大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。
趋势三：与云计算深度融合
大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，因此，从2013年开始，大数据技术与云计算技术必然进入更完美的结合期。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。
趋势四：分析方法发生变革
大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。
趋势五：网络安全问题凸显
大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。
趋势六：大数据学科诞生
数据科学将作为一个与大数据相关的新兴学科出现。同时，大量的数据科学类专著将出版。
趋势七：
催生数据分析师等职业
大数据将催生一批新的就业岗位，如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。
以上是小编为大家分享的关于大数据 发展趋势预测的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑹ 大数据技术的发展趋势有哪些
大数据技术目前已日趋成熟，日后会在系统研发、大数据应用开发和大数据分析方向上分类更加的精确和细致。
总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。
⑺ 大数据的发展趋势是什么
1、数据管理仍然困难
大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说，从不同的孤岛收集数据可能很困难，因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。
2、数据孤岛继续激增
这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。
由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。
3、流媒体分析突破之年
组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。
关于大数据发展趋势是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑻ 大数据技术的发展趋势有哪些
大数据技术是互联网信息发展的大趋势，而且现在还融入了物联网技术，这样产生更大的数据，因此在未来的中国，大数据发展是时代的产物。
⑼ 大数据未来的发展趋势
趋势一：数据的资源化
什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关版注的重要战略资权源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，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，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从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。
另外，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：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。
关于大数据未来的发展趋势的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑽ 大数据主要发展趋势
趋势一：提升企业竞争力随着互联网时代的飞速发展，大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素，同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源，只有掌握了大数据，才能有效地控制资源。趋势二：有效促进技术创新目前,它主要是由开源的,和一个大数据技术框架系统集成多种技术和架构不断形成,因此有必要打造出自主创新和开放源码的组合可供企业使用的新的大数据技术开发的模式。趋势三：促进其他行业的发展借助强大平台，大数据开发运维一体化模式快速发展，不断更新，使大数据的使用效果更加清晰这一显著的提升在一定程度上促进了大数据的发展。趋势四：展现数据资产的价值在我国未来的发展中，受到不同类型和形式的码头的影响，使网络功能不断丰富，积累了丰富的数据资产，形成了互联网数据的社会。因此，企业在发展中合理运用大数据挖掘技术，可以展示数据资产的价值，从而支持自身的发展。趋势五：价值链更加完善，突出优势利用大数据技术，可以在改造传统价值链的同时，从最初的生产驱动到需求驱动。该企业通过了研究开发、设计、生产等环节完善价值链，提高产品服务水平能力，显示其智力和灵活性的发展优势。