大数据发展趋势

大数据发展趋势 大数据的黄金时代回顾中国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得显著突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。未来大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将深入特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。商业智能企业决议正在经历的转变将延续到未来。处理大数据的目标使效率越来越高，成本不停降低，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业甚至初创企业来说更为主要。这一趋势将延续到未来及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外：使用云端商业智能的费用将提升。数据分析将提供更加好的数据可视化模型和自助式软件。向新市场和新地域扩张的决议将基于大数据。2021年的云趋势发明利基2021年，更多的人将熟悉云应用，专业化和利基工作将得到发展，就像在全部其它行业里一样，从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。拥有零售、区域性增加等专长的数据科学家将逐步成为常态。混合云即使云提供了便利的大数据存放和处了解决方案，希望意把“全部”数据全部放到云端的企业少之又少。2021年，混合云的使用应该会大幅增加，因为混合云兼具二者的优点，当地数据管理能够和云的便利性结合起来。其它部门也将使用云通常来说，IT部门是其它部门使用云的“中间人”。然而，云技术的使用已经变得很简单。现在，销售和营销、人力资源等其它部门也能直接使用云。伴随更多的人能够访问敏感信息，安全将成为一个主要问题。2021年的数据分析数据分析将包含可视化模型2021年，对2800名商业智能教授的一项调查预计，数据可视化和数据发觉将成为一股主要趋势。数据发觉的范围已经扩大，不但包含对数据分析和关系的了解，还包含展现数据的方法，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一个把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改进和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必须组成部分。人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意识，让决议者能够经过快速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出众的可视化模型将成为处理庞大数据集的更加好选择，也是2021年主要的大数据趋势之一。预计分析很多企业利用“历史上的”大数据分析来预计未来的行为。然而，在进行这类预计时，对目前最新数据的分析更有价值。俗话说，“过去的成绩不能确保以后的成功”，这也适合用于商业智能领域。预计分析为用户提供了一个优势，能够实时“了解用户”，含有不可思议的创收潜力。 规范性分析还处于早期阶段，以后几年内可能还不会成为一股强劲的趋势。2021年的物联网物联网将继续扩张。怎样利用来自物联网设备的信息，则完全是另一个问题。改进零售2021年，消费者和企业主将受益于越来越多的传感器和来自多种消费类设备的数据。物联网能搜集信息，使企业能够更有效地把产品推销给潜在用户。懂技术的企业已经开始投资基于传感器的数据分析，这将使她们能够追踪其商店内人流量最大的区域。重塑医疗现在，大数据被用来制订医疗方案，但或许也将重塑大家就医和支付医疗费用的方法。新的可穿戴技术能追踪用户的健康情况，使医院和诊所得以改进医疗质量。联网设备能够提醒患者服药、锻炼和注意血压的猛烈改变。改变网络安全挑战新的网络安全挑战将在2021年成为一个棘手的问题。能够预见，心怀叵测的黑客将想方设法入侵物联网。2021年10月，黑客利用物联网发动攻击，使网络大面积瘫痪。伴随物联网继续扩张，全球网络基础设施的微弱步骤也将继续增多。人工智能和机器学习提供了处理之道，它们将变得越来越普及。因为设备相互之间的联络愈加紧密，安全教授必需学会利用人工智能和机器学习程序。2021年的机器学习机器学习是计算机的训练过程，现在被企业用于多种多样的商业行为，比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。但在2021年，机器学习将变得更聪慧、更加快速、更有效。Advertisement企业的商务拓展总监罗纳德范龙 RonaldVanLoon 说：“机器学习技术正在快速发展，你的数字业务需要转向自动化。机器学习算法从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习，可用于从医疗系统、电子游戏到自动驾驶汽车的全部领域，拥有没有限宽广的应用前景，为机器打开了一个新的维度。”教育近期已经出现了利用机器学习来改进教学的事例。比如，加利福尼亚州立大学要讨教职职员寻求和使用无偿或低成本的教学材料。为了简化这一过程 用无偿或低成本的教学材料替代以前的课程材料很耗时 ，IntellusLearning提供了一个处理方案：把4500多万个在线资源编入索引，并教会 利用机器学习技术 程序/算法作出推荐。老师能够把无偿或低成本的材料上传至课程材料管理系统，供学生使用。医疗识别不一样疾病，并做出正确诊疗，这是机器学习研究的一个目标。医疗行业一直在开发能识别和诊疗疾病的计算机和算法。在德克萨斯大学奥斯汀分校，研究人员创造了把多个肿瘤生长模型结合起来的全自动方法。机器学习算法能自动识别大脑肿瘤。机器学习已经被用于多种医疗行为，包含：行为矫治流行病爆发预计药品研发放射检验电子病历诊疗和疾病识别2021年的人工智能人工智能研究现在致力于开发使人机交互愈加自然的算法和训练这些算法的方法。目标是用自然的人类语言往返回复杂的提问。人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能，这些工作包含以下技能：阅读手写材料识别面部表情学习认知能力，比如计划和利用部分信息进行推理GartnerResearch企业副总裁大卫瑟尔利 Davidcearly 说：“人工智能技术正在快速发展，企业将需要对技能、步骤和工具进行大力投资，方便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。投资领域包含数据准备、数据整合、算法和训练方法选择，和模型建立。包含数据科学家、开发人员和业务步骤全部者在内的多方必需展开合作。”Gluon平台亚马逊也使用了人工智能。亚马逊的推荐引擎利用人工智能来预计用户的爱好，正确率约为5%至10%。为了提升预计正确率，亚马逊和微软合作，共同推出了一个新平台，把机器学习用于人工智能训练。这个新平台名为Gluon，可供多种技能水平的人工智能开发人员使用。据称，Gluon平台能够让人工智能开发人员更轻易设计和开发人工神经网络。Gluon平台将落户亚马逊AwS服务。Gluon界面是“开源且易于使用的”。人工智能和网络安全哈佛商业评论写道：“讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最好防御策略也是利用人工智能。人工智能可用来防御和攻击网络设施，还能够扩大黑客的攻击面，也就是让黑客拥有更多的攻击手段。企业领导得到的提议，是要了解人工智能安全研究的最新进展。”伴随企业认识到开发网络安全程序的主要性，人工智能将变得愈加流行。精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会多种攻击和防御策略。它能设定正常见户行为的基准，然后搜索异常行为，速度比人类要快得多。这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团体要省钱得多。人工智能也能够用来制订防御策略。在2021年，人工智能和网络安全的关系将变得愈加紧密。