當今，世界無時無刻不在發生著變化。對於技術領域而言，普遍存在的乙個巨大變化就是為大資料(big data)開啟了大門，並應用大資料技相關技術來改善各行業的業務並促進經濟的發展。目前，大資料的作用已經上公升到一定程度，對於小型或大型公司而言，從所收集的資料中提取出有用的資訊已被是非常寶貴的。此外，大資料幫助那些在使世界變得更美好的且負有重要責任的組織能夠更好地完成工作。
在早期，大資料並不沒有那麼的「大」。當時，只有大型企業能夠很好地利用它，因為他們是唯一能夠負擔得起這種技術的企業。此外，其廣泛的服務範圍需要更精確的資料，這就需要使用資料分析系統。
在人工智慧、雲計算和物聯網的幫助下，即使是複雜的大資料，也可以由普通的資料從業者利用相應的資料分析工具來進行處理。大資料分析已經脫離了熱門it趨勢標籤，現如今成為了公司業務必須的一部分，它將很快取代**成為人類最寶貴的資產之一，在《未來簡史》中講到：「誰擁有資料，誰擁有對資料的解釋權，誰就有可能在未來的競爭中佔得先機」。
為了讓讀者快速了解有關大資料的最新資訊，本文總結了一些最熱門的大資料趨勢，以推動行業未來發展。
1. 快速增長的物聯網網路
由於物聯網(iot)技術，智慧型手機被用於控制家用電器變得越來越普遍。隨著小公尺和阿里等智慧型裝置在家庭中實現特定任務的自動化的普及，物聯網熱潮也正吸引著很多公司投資於該技術的研發。
更多組織將抓住機會以提供更好的物聯網解決方案，這必然將帶來更多收集大量資料的方法，以及管理和分析資料的方法。業界的研究趨勢是推動更多能夠收集、分析和處理資料的新裝置，比如手環、智慧型音箱、眼鏡等。
2. 普及的人工智慧技術
人工智慧現在更常用於幫助大公司和小公司改善其業務流程。人工智慧現在可以在執行任務時，能夠比人類更快、更精確，以此減少人為引入的錯誤並改善整體流程，這使得人們能夠更好地專注於更關鍵的任務，並進一步提高服務質量。
人工智慧的快速發展以及較高的薪資吸引著很多開發人員進入該領域，幸運的是，市面上有成熟的人工智慧開發工具箱可供使用，每個人都可以根據實際任務構建相應的演算法，滿足不斷增長的需求。如果個人組織能夠找到將其整合到業務流程中的最有效方式，那麼可能會獲得較大的優勢。
3. **分析的興起
大資料分析一直是企業獲得競爭優勢並實現目標的關鍵戰略之一，研究人員使用必要的分析工具來處理大資料並確定某些事件發生的原因。現在，通過大資料進行**分析可以幫助更好地**未來可能發生的情況。
毫無疑問，這種策略在幫助分析收集的資訊以**消費者行為方面非常有效，這允許公司在做相關開發之前了解客戶的下一步行動，以確定他們必須採取的措施。資料分析還可以提供更多資料上下文，以幫助了解其背後真正的原因。
4. 遷移到雲端的暗資料
尚未轉化為數字格式的資訊稱為暗資料，它是乙個目前尚未開發的巨大資料庫。預計這些模擬資料庫將被數位化並遷移到雲端，進而用於對企業有利的**分析。
5. 首席資料官將發揮更大的作用
現在，大資料越來越成為執行業務戰略中的重要組成部分，首席資料官也在其組織中發揮著更重要的作用。首席資料管們被期待著引導公司走向正確的方向，並採取更積極的方法，這一趨勢為尋求職業發展的資料營銷人員開啟了大門。
6. 量子計算
目前，使用我們現有的的技術分析和解釋大量資料可能需要花費大量時間，如果能在短短幾分鐘內同時處理數十億的資料，我們就可以大大縮短處理時間，讓公司有機會做出及時的決策，以達到更理想的效果。
這項艱鉅的任務只能通過量子計算實現，儘管目前量子計算機的研究處於起步階段，但已經有一些公司正在使用量子計算機進行相關實驗，以幫助不同行業的實踐和理論研究。之後不久，谷歌、ibm和微軟等大型科技公司都將開始 測試量子計算機 ，將它們整合到業務流程中。
7. 網路安全變得更智慧型、更嚴格
在過去涉及黑客攻擊和系統攻擊的醜聞中，資料的安全變得更加受重視，這也促使公司專注於加強資訊保護的力度。物聯網收據資料時的安全也成為了乙個擔心的因素， 網路安全也是乙個問題。為了應對這種永無止境的威脅，大資料公司傾向於幫助組織使用資料分析作為**和檢測網路安全威脅的工具。
大資料可以通過安全日誌資料整合到網路安全策略中，能夠用於提供之前發生過威脅的資訊，這可以幫助公司預防和減輕未來黑客和資料洩露的影響。
8. 開源解決方案
目前，有許多可用的公共資料解決方案，例如開源軟體，它們已經在加速資料處理方面取得了相當大的進步，同時還具有實時訪問和響應資料的功能。出於這個原因，預計它們將在今後快速發展且需求量會很大。雖然，開源軟體很便宜，可以使用開源軟體降低企業的運營成本，但是，使用開源軟體也有一些弊端 ，這裡 是你需要知道的一些缺點。
9. 邊緣計算
由於物聯網的發展趨勢，許多公司正在轉向研究連線裝置以收集客戶更多的資料或流程資料，這就創造了對技術創新的需求。新的技術旨在減少從資料收集到雲端，其分析和需要採取行動的滯後時間。
針對這一問題， 邊緣計算 可以提供更好的效能，因為其流入和流出網路的資料更少，雲計算的成本更低。如果公司選擇刪除掉之前從物聯網中收集到的不必要的資料，公司也可以從降低儲存和基礎設施這些成本中受益。此外，邊緣計算可以加速資料分析，為公司做出正確的反應提供充足的時間。
10. 更智慧型的聊天機械人
由於人工智慧的快速發展，很多公司現在正部署聊天機械人來處理客戶查詢等應用場景，以提供更加個性化的互動模式，同時消除對人工的需求。
大資料與提供更愉快的客戶體驗之間有著很大的關係，因為機械人通過處理大量資料，進而根據客戶在查詢中輸入的關鍵字來提供相關答案。在互動過程中，他們還能夠從對話中收集和分析出有關客戶的資訊，這一流程進而幫助營銷人員制定出更簡化的策略，以實現更好的使用者轉化率。
總結
所有這些不同跨行業的技術飛躍，都是基於大資料的發展為其奠定的堅實基礎。技術的進步將繼續通過更智慧型的流程幫助我們創造出乙個更美好的社會。我們必須充分了解這種技術的使用方式，以及腰實現具體的業務目標，二者結合才能最終從這些趨勢中受益。
這些都只是乙個開始，大資料將繼續作為我們在業務和技術方面所經歷變革的催化劑。我們可以做的是思考如何有效地適應這些變化，並利用這項技術實現業務蓬勃發展。
BigData 值得了解的十大資料發展趨勢
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