2018 年对大数据行业有什么影响 – PromptCloud

据IDC称，到 2020 年，全球大数据和业务分析的收入将增长超过 2030 亿美元。任何涉足大数据的人面临的最大挑战之一是将原始数据转化为有洞察力的信息。 到 2025 年，我们每年将产生180 Zettabytes 的数据，其中大部分数据将来自物联网。 物联网的进步将成为大数据增长的主要因素。 由于数据的规模随着应用程序和业务用例的多样性而不断增长，因此未来几年在大数据领域肯定会是多事之秋。 以下是我们在 2018 年可能会在大数据中看到的一些趋势。

1. 规范分析

规范性分析有助于在正确的时间、正确的环境中提供正确的解决方案。 大数据将在 2018 年在促进规范分析方面发挥关键作用。凭借分析和数学的综合力量，规范分析可以帮助企业家做出更好的决策，从而实现最佳生产水平和增强客户体验。 认知计算与分析相结合可以将大数据提升到一个新的水平，并在整个商业世界中产生涟漪。

2.暗数据爆料

历史数据通常仍有待数字化，这对于那些试图利用这些暗数据潜力的人来说是一个主要障碍。 在涉及预测分析和许多其他数据分析方法时，在计算机时代之前物理记录的数据仍然具有价值。 2018年，随着大数据的兴起，将在历史数据的恢复和数字化方面做出重大努力。 历史数据的披露不会在一夜之间发生，但拥有它的好处是值得等待的，因为它可以帮助对未来做出准确的预测。

3. 更加关注数据质量

大数据，顾名思义，到目前为止，更多的是数量而不是质量。 当我们谈论可用的大量数据时，它既带来了挑战，也带来了机遇。 这里的问题是确定要关注哪些数据以及忽略哪些数据。 这一点很重要，因为关注错误的数据集不会产生满足您特定业务需求的预期结果，并进一步导致您陷入混乱和错误决策。 数据集可能与您的用例无关、不准确，甚至由于数据采集方法不当而损坏。 行业专家已经在讨论这个问题，2018 年可能会关注数据质量，而不仅仅是数量。

4. 解决数据安全问题

大数据行业在技术创新上蓬勃发展，这有助于企业与客户建立良好的关系。 在数据处理和安全方面，目前的场景还不是很成熟。 在未来几年，数据安全将成为客户关注的主要问题，企业将被迫采取负责任的行动并采取必要措施保护数据免受安全漏洞的影响。 如果您的客户不信任您的数据，那么您的品牌参与度将受到严重影响。 数据安全将是 2018 年所有公司的首要关注点，现在正是投资应对这一挑战的好时机。

5. 整合新的数据流

物联网设备开辟了许多新的数据流，这带来了前所未有的洞察力。 物联网将成为 2018 年大数据分析的关键。随着物联网设备数量的增加，企业已经开始对这些设备的数据聚合进行更多投资。 此类分析的好处不仅限于企业：消费者同样受益于传感器数据已成为可能的资源优化。 无论行业和领域如何，几乎所有企业都将在 2018 年开始从这些新数据源中受益。

6. 工作角色的专业化

随着数字革命已将每个组织转变为技术组织，大数据的价值不断增加将迫使公司以某些方式进行调整。 企业必须实施必要的工具来处理大数据分析的各个阶段。 最重要的是，应该聘请来自数据科学领域的熟练专家来处理数据管道中的各个阶段，例如提取、转换、加载、分析等。由于对经验丰富的数据专业人员的需求， IBM预测了就业市场2018 年，大数据专业人士的职位空缺将从 364,000 个增长到 2020 年的 2,720,000 个。

7、数据资产估值提升

大多数商业组织已经高度重视数据资产。 降低各种业务流程的运营成本是数据的顶级应用之一。 通过这种方式，大数据分析的回报变得容易追踪。 较新的大数据工具具有先进的实时数据处理能力，这使得为数据采集工作分配货币价值变得更加容易。 有了这些，数据将成为企业在不久的将来想要收购的最热门资产之一。

8. 分析即服务的兴起

Tableau等 BI 工具继续提供数据认证等新功能，以帮助熟练的数据专业人员快速实现所需的业务交付成果，以及在曾经复杂的数据管理流程之上的抽象层。 这样做的结果是易于访问的文档和元数据，这将对非技术业务利益相关者有很大帮助。 简而言之，2018 年将是分析即服务兴起的关键。

9、数据人文主义

数据人文主义是使用数据可视化来丰富大数据的个性化和独特性的过程。 主要目的是将大数据转换为小数据，从而简化数据并使数据更加人性化。 这将进一步补充关注数据质量而不是数量的努力。 我们正处于大数据爆炸之中，以比以前低得多的成本存储、处理和分析数据的技术进步将有助于推动这场数据革命，同时让每个人更容易使用结果。

10. 结合新的分析工具

新的和改进的商业智能工具每天都在投放市场，以帮助企业更好地了解他们的运营、竞争对手和消费者。 增强现实、人工智能和机器学习将被整合到大数据分析中，结果将是更高效的业务和改善的客户体验。

11. 认知技术

认知技术将帮助机器完成需要类似于人类智能的任务。 随着数据量的增加，实现这一壮举变得更加容易。 我们很快就会看到机器处理需要人类认知的任务，例如手写识别、面部识别、制定策略、推理和学习。 大数据将推动这方面的创新，2018 年可能会取得显着进展。

12.机器学习

机器学习正在以闪电般的速度增长，这意味着我们很快将能够以更快的速度处理和分析大量数据并提供更准确的结果。 该领域的增长是由海量数据、完善的算法和卓越的硬件驱动的。 2018 年流程将更加精简，机器学习技术将处理实时广告、欺诈检测和数据分析等任务。

底线

大数据在 2018 年仍将是一个正在发生的空间，新兴趋势支持这一说法。 从可用于检索暗数据的认知技术中，大数据将有助于防止安全漏洞、欺诈并帮助企业实现更高的效率和增长。 让我们希望这些进步和趋势能够帮助这项技术变得更容易获得和更安全。