大数据创新有什么趋势?

1. 大数据创新有什么趋势?

混合数据云
混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
移动性推动大数据投资
移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
大数据可以围绕和增强现有的应用程序
StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西
美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。

2. 大型企业大数据创新的五大重要趋势

大型企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试
“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。
　　从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。
　　但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。
　　目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。
　　1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
　　然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
　　StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。
　　2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
　　MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。
　　3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
　　4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
　　Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。
　　5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
　　现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”
　　大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。
以上是小编为大家分享的关于大型企业大数据创新的五大重要趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

3. 企业大数据创新不容忽视的五大重要趋势

企业大数据创新不容忽视的五大重要趋势
“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。
从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。
但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。
目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。
1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。
2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。
3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。
5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”
大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。
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4. 大数据发展的四大趋势

 大数据运用于各行各业，包括教育、医疗等行业，促进着相关业务的发展。
       趋势一：物联网 
   现今有84亿件物品互相连接，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。
    趋势二：区块链 
   区块链有很多不同的应用方式，美国几乎所有 科技 公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
    趋势三：人工智能 
   人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。
    趋势四：增强现实(AR)与虚拟现实(VR) 
   这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场，FB发表了头戴式VR设备Oculus Go，售价只要200美元;微软也发表了VR系统，可搭配HTC、三星与ACER 等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，像他靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。
   大数据培训促使更多大数据人才，与之相应的大数据前景也会越来越好。
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5. 大数据呈现的八大发展趋势

大数据呈现的八大发展趋势
趋势一：数据的资源化  　　何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
　　趋势二：与云计算的深度结合
　　大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
　　趋势三：科学理论的突破
　　随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
　　趋势四：数据科学和数据联盟的成立
　　未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
　　趋势五：数据泄露泛滥
　　未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
　　趋势六：数据管理成为核心竞争力
　　数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
　　趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
　　采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
　　趋势八：数据生态系统复合化程度加强
　　大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
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6. 深度分析大数据的八大趋势与创新

深度分析大数据的八大趋势与创新
伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。
1. 数据驱动创新
如今，数据已成为企业竞争优势的基石。利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。
2. 富媒体数据分析呼唤先进技术
如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢？国际数据公司（IDC）预测，2015年，富媒体（视频、音频和图像）分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。以针对电商数据进行图像搜索为例。对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。
3. 预测分析必不可少
当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。
4. 混合部署是未来趋势
IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：
安全和隐私政策及法规影响部署选择；
数据传输与整合要求混合云环境；
为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据；
构建云端元数据存储库（包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型）。
5. 认知计算打开新世界
认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。
6. 大数据创造更多利润与价值
越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。
7. 物联网推动实时分析发展
预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。
8. 复合型数据分析人才之争
很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。特别是大企业对此感触颇深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。

7. 大数据的发展趋势是什么

1、数据管理仍然困难
大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说，从不同的孤岛收集数据可能很困难，因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。
2、数据孤岛继续激增
这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。
由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。
3、流媒体分析突破之年
组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。
关于大数据发展趋势是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

8. 未来大数据发展的七大趋势

未来大数据发展的七大趋势
在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。大数据正在不断改变人们的生活 趋势一：数据隐私标准将出台 大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。 趋势二：成为重要战略资源 在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色——影响着广告、产品推销和消费者行为。 趋势三：分析方法发生变革 大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。 趋势四：与云计算深度融合 大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，因此，从2013年开始，大数据技术与云计算技术必然进入更完美的结合期。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。 趋势五：网络安全问题凸显 大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。 趋势六：催生数据分析师等职业 大数据将催生一批新的就业岗位，如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。 趋势七：大数据学科诞生 数据科学将作为一个与大数据相关的新兴学科出现。同时，大量的数据科学类专着将出版。
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