⑴ 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。
趨勢二：與雲計算的深度結合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。
趨勢三：科學理論的突破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。
趨勢四：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。
趨勢五：數據泄露泛濫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。
趨勢六：數據管理成為核心競爭力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。
趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵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。
趨勢八：數據生態系統復合化程度加強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。
⑵ 大數據未來的前景怎麼樣
1、從行業來說：是很有發展前景的，因為互聯網發展已經關乎各行各業，大數據不僅是行業的選擇也是發展的選擇
2、從所在城市來說：如果是一線城市，那麼學成就業沒有問題，但二三線城市現階段有局限性
3、從個人能力來說：有專業技術就有發展前景，沒有專業技術，任何一個行業都沒有發展前景，也無法承受行業內卷。
⑶ 未來大數據發展的七大趨勢
未來大數據發展的七大趨勢
在未來一段時間內，大數據將成為企業、社會和國家層面重要的戰略資源。大數據將不斷成為各類機構，尤其是企業的重要資產，成為提升機構和公司競爭力的有力武器。
大數據正在不斷改變人們的生活趨勢一：數據隱私標准將出台大數據將面臨隱私保護的重大挑戰，現有的隱私保護法規和技術手段難以適應大數據環境，個人隱私越來越難以保護，有可能會出現有償隱私服務，數據「面罩」將會流行。預計各國都將會有一系列關於數據隱私的標准和條例出台。趨勢二：成為重要戰略資源在未來一段時間內，大數據將成為企業、社會和國家層面重要的戰略資源。大數據將不斷成為各類機構，尤其是企業的重要資產，成為提升機構和公司競爭力的有力武器。企業將更加鍾情於用戶數據，充分利用客戶與其在線產品或服務交互產生的數據，並從中獲取價值。此外，在市場影響方面，大數據也將扮演重要角色——影響著廣告、產品推銷和消費者行為。趨勢三：分析方法發生變革大數據分析將出現一系列重大變革。就像計算機和互聯網一樣，大數據可能是新一波的技術革命。基於大數據的數據挖掘、機器學習和人工智慧可能會改變小數據里的很多演算法和基礎理論，這方面很可能會產生理論級別的突破。趨勢四：與雲計算深度融合大數據處理離不開雲計算技術，雲計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，因此，從2013年開始，大數據技術與雲計算技術必然進入更完美的結合期。總體而言，雲計算、物聯網、移動互聯網等新興計算形態，既是產生大數據的地方，也是需要大數據分析方法的領域。趨勢五：網路安全問題凸顯大數據的安全令人擔憂，大數據的保護越來越重要。大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。網路和數字化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。趨勢六：催生數據分析師等職業大數據將催生一批新的就業崗位，如數據分析師、數據科學家等。具有豐富經驗的數據分析人才成為稀缺資源，數據驅動型工作機會將呈現出爆炸式的增長。趨勢七：大數據學科誕生數據科學將作為一個與大數據相關的新興學科出現。同時，大量的數據科學類專著將出版。
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⑷ 大數據分析領域有哪些發展趨勢
1.基於雲的大數據分析
Hadoop是用於處理大型數據集的一個框架和一組工具，這個最初被設計工作在物理機的集群上，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲中的數據處理器技術出現，例如亞馬遜利用雲的數據BI的託管長款，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。
2. Hadoop：新的企業數據操作系統
Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數據分析的一個通用的操作系統。有了這些系統，你可以將不同的數據操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統中來執行。
3.更多的預測分析
隨著大數據的發展，分析師不僅會嗯更多的數據一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊數據的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用原有的數據來對未來產生有利的用途。
4. 更多更好的NoSQL
替代傳統的基於SQL的關系資料庫的產品被稱為NoSQL資料庫，如今被迅速的普及在特定種類的分析應用程序中。而且這一勢頭在持續增長，據估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有的的專長，這些資料庫會得到快速的發展。
5.在內存分析
使用內存資料庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎，很多用戶都非常喜歡這種方式，目前很多基於內存的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。
除了分析軟體看好這個市場，作為全球的企業級市場的處理器生產商，英特爾也非常看好這一領域的發展，從目前其產品推出的發展趨勢來看，其內存支持將會越來越大，一些特定的產品甚至支持的比硬碟的容量還要大。
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⑸ 深度分析大數據的八大趨勢與創新
深度分析大數據的八大趨勢與創新
伴隨著大數據技術與數據分析的發展趨勢，擁有豐富數據的分析驅動型企業應運而生。下面我們來具體看下大數據技術與數據分析有哪些趨勢和創新。文中，也用了一些IBM在幫助客戶找到創新型大數據解決方案的應用案例。
1. 數據驅動創新
如今，數據已成為企業競爭優勢的基石。利用數據和復雜數據分析的企業將目光投向了「創新」，從而打造出高效的業務流程，助力自身戰略決策，並在多個前沿領域超越其競爭對手。
2. 富媒體數據分析呼喚先進技術
如果沒有合理分析，大部分數據毫無用處。而大數據和數據分析又會帶來哪些機遇呢？國際數據公司（IDC）預測，2015年，富媒體（視頻、音頻和圖像）分析將至少擴大兩倍，並成為大數據以及分析技術投資的關鍵驅動力。富媒體數據分析需要先進的分析工具，這為企業提供了重大的市場機遇。以針對電商數據進行圖像搜索為例。對圖像搜索結果的分析要准確，且無需人工介入，這就需要強大的智能分析。未來，隨著智能分析水平的不斷提升，企業將獲得更多機遇。
3. 預測分析必不可少
當前，具有預測功能的應用程序發展迅速。預測分析通過提高效率、評測應用程序本身、放大數據科學家的價值以及維持動態適應性基礎架構來提升整體價值。因此，預測分析功能正在成為分析工具的必要組成部分。
4. 混合部署是未來趨勢
IDC預測，未來5年，在基於雲的大數據解決方案上的花費將是本地部署解決方案費用的4倍之多，混合部署將必不可少。IDC還表示，企業級元數據存儲庫將被用來關聯雲內數據和雲外數據。企業應評估公共雲服務商提供的產品，這有助於其克服大數據管理方面的困難：
安全和隱私政策及法規影響部署選擇；
數據傳輸與整合要求混合雲環境；
為避免出現難以應付的數據量，需構建業務術語表並管理映射數據；
構建雲端元數據存儲庫（包含業務術語、IT資產、數據定義和邏輯數據模型）。
5. 認知計算打開新世界
認知計算是一種改變游戲規則的技術，利用自然語言處理和機器學習幫助實現自然人機交互，從而擴展人類知識。未來，採用認知計算技術的個性化應用可幫助消費者購買衣服，挑選酒，甚至創建新菜譜。IBM最新的電腦系統Watson率先利用了認知計算。
6. 大數據創造更多利潤與價值
越來越多的企業通過直接銷售其數據或提供增值內容來獲利。IDC調查表明，目前70%的大公司已開始購買外部數據。到2019年，這一數字將達到100%。因此，企業必須了解其潛在客戶重視的內容，必須精通包裝數據和增值內容產品，並嘗試開發「恰當」的數據組合，將內容分析與結構化數據結合起來，幫助需要數據分析服務的客戶創造價值。
7. 物聯網推動實時分析發展
預計物聯網未來5年的復合增長率將達30%。它將以商業驅動者的角色引領企業邁出使用流分析的第一步。物聯網引發的數據大爆炸將促進實時分析和流分析的發展，要求數據科學家和主題專家篩選數據，尋找可開發成事件處理模型的可重復性模式。然後，事件處理模型可處理傳入事件，將其與相關模型關聯，並監測需要響應的實時情況。此外，事件處理不間斷，所以要求響應時間盡可能接近於實際時間。事件處理因此成為大數據系統和應用程序中不可或缺的模塊。
8. 復合型數據分析人才之爭
很多企業都希望將業務知識與業務分析結合起來，但很難找到復合型數據分析人才。特別是大企業對此感觸頗深。隨著企業不斷在內部加強技術的使用，對復合技能的需求變得越來越明顯。業務知識和分析技能的結合對速度驅動型企業非常重要，這有助於企業深入理解業務驅動力以及相關數據，從而更快地將商業洞見轉化為行動。