深入分析大數據的八大趨勢和創新

隨著大數據技術和數據分析的發展趨勢，數據豐富的分析驅動型企業應運而生。讓我們具體看看大數據技術和數據分析的趨勢和創新。本文還使用了IBM在幫助客戶尋找創新大數據解決方案方面的壹些應用案例。

1.數據驅動創新

如今，數據已經成為企業競爭優勢的基石。使用數據和復雜數據分析的企業將註意力轉向“創新”，從而創建高效的業務流程，幫助其戰略決策，並在許多前沿領域超越競爭對手。

2.富媒體數據分析需要先進的技術。

沒有合理的分析，大部分數據都是無用的。以及大數據和數據分析會帶來哪些機遇？國際數據公司(IDC)預測，在2015年，富媒體(視頻、音頻和圖像)的分析將至少增加兩倍，並成為大數據和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，這為企業提供了巨大的市場機會。以電子商務數據的圖片搜索為例。對圖片搜索結果的分析要準確，不需要人工幹預，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高，企業將獲得更多的機會。

3.預測分析至關重要。

目前，具有預測功能的應用發展迅速。預測分析通過提高效率、評估應用程序本身、放大數據科學家的價值以及維護動態和自適應的基礎架構來提高整體價值。因此，預測分析功能正在成為分析工具的必要組成部分。

4.混合部署是未來的趨勢。

IDC預測，未來五年，基於雲的大數據解決方案的支出將是本地部署解決方案的四倍，混合部署將是必不可少的。IDC還表示，企業元數據庫將用於關聯雲中的數據和雲外的數據。企業應評估公共雲服務提供商提供的產品，這將有助於他們克服大數據管理中的困難:

安全和隱私政策和法規影響部署選擇；

數據傳輸和集成需要混合雲環境；

為了避免數據量過大，有必要構建壹個業務術語表並管理映射數據；

構建雲元數據存儲庫(包括業務術語、IT資產、數據定義和邏輯數據模型)。

5.認知計算開啟了壹個新世界

認知計算是壹種改變遊戲規則的技術，它使用自然語言處理和機器學習來幫助實現自然的人機交互，從而擴展人類的知識。在未來，使用認知計算技術的個性化應用可以幫助消費者購買衣服，選擇葡萄酒，甚至創造新的食譜。IBM最新的計算機系統Watson率先使用了認知計算。

6.大數據創造更多的利潤和價值。

越來越多的企業通過直接出售其數據或提供增值內容來盈利。IDC調查顯示，70%的大公司已經開始購買外部數據。到2019年，這個數字將達到100%。因此，企業必須了解其潛在客戶看重什麽，精通包裝數據和增值內容產品，並嘗試開發“合適的”數據組合，將內容分析與結構化數據相結合，幫助需要數據分析服務的客戶創造價值。

7.物聯網推動了實時分析的發展。

預計未來五年，物聯網的復合增長率將達到30%。它將引導企業邁出使用流分析作為業務驅動力的第壹步。物聯網引起的數據爆炸將推動實時分析和流分析的發展，這需要數據科學家和主題專家篩選數據，找到可以發展成事件處理模型的可重復模式。然後，事件處理模型可以處理傳入的事件，將它們與相關模型相關聯，並監視需要響應的實時情況。另外，事件處理是不間斷的，所以要求響應時間盡可能接近實際時間。因此，事件處理已經成為大數據系統和應用中不可或缺的模塊。

8.復合型數據分析人才爭奪戰

很多企業希望將商業知識與商業分析相結合，但是很難找到復合型的數據分析人才。尤其是大企業對此深有感觸。隨著企業對技術的使用越來越多，對復合型技能的需求越來越明顯。商業知識和分析技能的結合對於速度驅動型企業非常重要，有助於企業深入理解商業驅動因素和相關數據，從而更快地將商業洞察轉化為行動。