知識星球當今科技領域發生了巨大的變化，也為大資料改善各行各業的業務、促進經濟增長開啟了大門。資料能幫助組織機構更好地開展工作，大資料分析已經超越了熱門的IT趨勢標簽，成為公司業務的一部分。以下是10個新的大資料趨勢。
01 迅速發展的物聯網技術
得益於物聯網（IoT）技術，我們逐漸可以用智慧手機來控制家用電器，比如使用谷歌Assistant和微軟Cortana在家庭中自動完成特定任務。隨著物聯網熱潮的到來，越來越多的企業投身於這項技術的開發研究。許多企業抓住機會向人們提供更好的物聯網解決方案，這將帶來很多收集、管理和分析大量資料的方法，同時收集、管理和分析資料的硬體裝置也將應運而生。
02 可訪問的人工智慧
人工智慧現在常被用來幫助大公司和小公司改進業務流程。人工智慧程式現在可以執行比人類更快、更精確的任務，減少錯誤，改善整體流程，這使人們能夠專註於更重要的任務，併進一步提高服務質量。
除此之外，每個人都可以訪問執行AI應用程式的預構建機器，這為同行業的企業創造了公平的競爭環境。如果一個企業能夠找到最有效的方法將其整合到業務流程中，那麼這個企業將獲得巨大優勢。
03 預測分析的興起
大資料分析一直是企業獲得競爭優勢並實現其標的的關鍵策略。企業通常會使用必要的分析工具來處理大資料，並確定某些事件發生的原因。而現在，透過對大資料進行預測分析甚至可以幫助人們預測未來可能發生的事情。
毫無疑問，這種策略在分析收集到的資訊以預測消費者行為方面非常有效，公司可以在客戶採取下一步行動之前就知道他們必須如何應對。這種策略還可以提供給企業更多的資料背景，以幫助理解這背後的原因。
04 將暗資料遷移到雲
尚未轉化為數字格式的資訊被稱為暗資料，這是一個目前尚未開發的巨大儲層。這些模擬資料庫將被數字化並遷移到雲，因此它們可被用於對企業有利的預測分析。
05 首席資料官將發揮更大的作用
現在大資料成了執行業務戰略的越來越不可缺少的部分，首席資料官正在企業中發揮非常重要的作用，他們將更積極地引導企業走向正確的方向。這一趨勢為尋求職業發展的資料營銷人員開啟了大門。
06 量子計算
以我們目前使用的技術，分析和解釋大量資料可能需要花費很長時間。但如果我們能在短短幾分鐘內同時處理數十億的資料，我們就可以大大縮短處理時間，讓公司及時做出決策，以達到更理想的效果。這項艱巨的任務只能透過量子計算才能實現。儘管該試驗目前還處於起步階段，但有人正在量子計算機上進行實驗，來協助不同行業進行實踐和理論研究。很快，諸如谷歌、IBM和微軟等的大型科技公司將開始測試量子計算機，把它整合到業務流程中，以促進企業發展。
07 更智慧、更嚴格的網路安全
由於過去那些被曝出的涉及駭客攻擊和系統入侵的醜聞，各機構開始將重點放在加強資訊保密上。物聯網也引起了人們對所收集資料的關註，其中網路安全是個大問題。為了應對這一迫在眉睫的威脅，大資料公司開始利用資料分析工具來預測和檢測網路安全威脅。大資料可以透過將安全日誌資料整合到網路安全策略中，提供有關過去威脅的資訊，幫助公司防止和減輕未來駭客攻擊以及資料洩露的影響。
08 開源解決方案
有許多可用的公共資料解決方案（例如開源軟體），已經在加速資料處理方面取得了相當大的進步。它們現在也具有允許實時訪問和響應資料的功能，因此它們將在未來蓬勃發展，並受到高度需求。
09 邊緣計算
在物聯網迅速發展的趨勢影響下，許多公司開始轉向連線裝置，以收集更多關於客戶或流程的資料。這就產生了對技術創新的需求，旨在減少從資料的收集、分析到採取行動的滯後時間。邊緣計算提供了更好的效能，因為流入和流出網路的資料更少，雲端計算成本更低，即使公司要刪除從物聯網收集到的不必要的資料，公司也可以從儲存成本和基礎設施成本中受益。此外，邊緣計算還可以加快資料分析，讓公司有充足的時間做出反應。
10 更智慧的聊天機器人
在人工智慧技術的推動下，聊天機器人現在被用來處理客戶查詢以提供更個性化的互動，同時不再需要實際的人工人員。機器人在處理大量資料時，能夠根據客戶在查詢中輸入的關鍵字來提供相關答案。而在互動過程中，他們還能夠從對話中收集和分析客戶的資訊，這個過程可以幫助企業開發更精簡的策略，提供更愉快的客戶體驗。
當前以大資料為基礎的科學技術正在飛速發展，以上10個大資料趨勢正日益受到人們的關註，但是為了從這些趨勢中獲益，您必須完全理解它們是如何被使用的，以及如何幫助您實現業務標的。這隻是個開始，大資料將繼續推動在商業和技術領域的變化，如何有效地適應這些變化並幫助自己的企業蓬勃發展，現在取決於您。
轉自：資料科學DataScience 公眾號；
本文由張晨、朝樂門負責翻譯、編輯、排版和校對；
原文標題：10 Big Data Trends You Should Know；原文作者：Dai Carillo
原文URL：https://www.kdnuggets.com/2018/09/10-big-data-trends.html
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