大數據技術發展態勢跟蹤下

㈠ 大數據技術的發展趨勢有哪些

1. 大數據技術目前已日趨成熟，日後會在系統研發、大數據應用開發和大數據分析方向上分類更加的精確和細致。

2. 總的來說大數據有5個部分。數據採集，數據存儲，數據清洗，數據挖掘，數據可視化。數據採集有硬體採集，如OBD，有軟體採集，如滴滴，淘寶。數據存儲就包括NOSQL，hadoop等等。數據清洗包括語議分析，流媒體格式化等等。數據挖掘包括關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等。數據可視化就是WEB的了。

㈡ 現在大數據的發展趨勢

主要有幾點發展趨勢：

一是流式架構的更替，最早大數據生態沒有辦法統一批處理和流計算，只能採用Lambda架構，批的任務用批計算引擎，流式任務採用流計算引擎，比如批處理採用MapRece，流計算採用Storm。後來Spark試圖從批的角度統一流處理和批處理，近年來純流架構的Flink異軍突起，由於其架構設計合理，生態健康，近年來發展特別快。

二是大數據技術的雲化，一方面是公有雲業務的成熟，眾多大數據技術都被搬到了雲上，其運維方式和運行環境都發生了較大變化，帶來計算和存儲資源更加的彈性變化，另一方面，私有部署的大數據技術也逐漸採用容器、虛擬化等技術，期望更加精細化地利用計算資源。

三是異構計算的需求，近年來在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等晶元發展迅猛，不同晶元擅長不同的計算任務，大數據技術開始嘗試根據不同任務來調用不同的晶元，提升數據處理的效率。

四是兼容智能類的應用，隨著深度學習的崛起，AI類的應用越來越廣泛，大數據的技術棧在努力兼容AI的能力，通過一站式的能力來做數據分析和AI應用，這樣開發者就能在一個工具站中編寫SQL任務，調用機器學習和深度學習的演算法來訓練模型，完成各類數據分析的任務。

㈢ 大數據技術的發展趨勢有哪些

大數據的發展趨勢

1、演算法（Algorithms）的崛起

霧計算正在迅速地獲得大量動力。霧計算是指推進連接到物聯網的終端設備和存儲數據的雲計算之間的存儲、傳輸和計算。隨著物聯網的進步，霧計算勢頭越來越猛，因為感測器變得相當精密，它們現在可以收集大量數據。

據Gartner稱，智能機器是新的現實。因此，在未來我們將看到更多的智能機器有著越來越多的精密感測器，能收集大量的數據。組織將不得不轉向霧分析，以便數據易於管理，保持洞察力可用並盡可能降低成本。

㈣ 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關版注的重要戰略資權源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

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㈤ 大數據在未來有什麼樣的發展趨勢_大數據的未來發展前景

大數據的未來發展趨勢主要有以下幾點：趨勢一：數據資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓亂櫻寬的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一起助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會嘩陸叢面臨悉孫數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。

大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

㈥ 大數據技術的發展趨勢有哪些

大數據行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據應用領域分布 互聯網大數據、金融大數據、政府大數據市場規模 應用場景等

應用領域分布：互聯網、政府、金融為大數據主要應用領域

從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模佔比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由於信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處於領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。

互聯網大數據領域

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

——大數據在互聯網領域的應用佔比過半，2021年市場規模有望突破3000億

面對當今快速增長的海量互聯網數據和復雜的網路社群關系，如何從中提取有價值信息，建立用戶模型，針對不同用戶提供針對性產品，以此來提高用戶體驗，增加用戶粘性，是當前互聯網行業面對的主要挑戰之一。社交網站、電商網站將是最需要大數據技術的兩類網站，用戶間關聯性和消費行為是其關注的主要方面。

根據賽迪數據，我國大數據產業在互聯網領域的應用佔比約為45.2%。據測算，2017年，中國互聯網大數據產業規模達1604.7億元，2020年約為2887.4億元。

註：上述互聯網大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與互聯網大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。

政府大數據領域

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

——2020年政府大數據市場規模超900億元

根據賽迪數據，我國大數據產業在政府領域的應用佔比約為14.5%。據此測算，2017年以來，我國政府大數據規模逐年增加。2017年，中國政府大數據產業規模達514.8億元，2020年約為926億元左右。

註：政府大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與政府大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。

金融大數據領域

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

——大數據在金融領域的應用空間巨大，2020年市場規模已超600億

金融數據是大數據商業應用最早的數據源，早在1996年摩根大通銀行就聘請數學家丹尼爾利用遞歸決策樹統計方法，對抵押貸款用戶進行統計分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來不會還款的客戶。經過一年的運行，基於遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創造了近6億美元利潤。

根據賽迪數據，我國大數據產業在金融領域的應用佔比約為9.4%。據測算，2017年，中國金融大數據產業規模達333.7億元，2020年約為600億元。

註：金融大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與金融大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。