大数据未来的发展趋势

大数据在未来有什么样的发展趋势~

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化何为资源化，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宽的基础设备，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，也将一起助力大数据革命，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。

2025年全球数据量将达163ZB
近年，随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动，全球数据量正在无限制地扩展和增加。根据国际权威机构Statista 的统计和预测，全球数据量在2019年约达到41ZB1。
国际数据公司IDC统计显示，全球近90%的数据将在这几年内产生，预计到2025年，全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍，达到163ZB。



注：ZB，即十万亿亿字节
大数据市场规模复合增长率约达15.33%
国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。随着市场整体的日渐成熟和新兴技术的不断融合发展，未来大数据市场将呈现稳步发展的态势，增速维持在14%左右。在2018-2020年的预测期内，大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长，复合年均增长率约为15.33%。



从法律法规体系方面来看，我国的数据安全法律法规仍不够完善，呈现出缺乏综合性统一法律、缺乏法律细节解释、保护与发展协调不够等问题。2018年，十三届全国人大常委会立法规划中的“条件比较成熟、任期内拟提请审议的法律草案”包括了《个人信息保护法》《数据安全法》两部。个人信息和数据保护的综合立法时代即将来临。
更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。

由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。

网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。

数据重新定义了软件生产领域

目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。

开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。

新版本

应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可操作的见解。

事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。

例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。

数据扰乱开发人员的工作模式

由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。

Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。

随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。

数据驱动的web应用程序可以带来什么

目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低操作要求。

数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。

生产力和虚拟助手

网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。

这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。

加强个性化

人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。

很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。

这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。

预测的影响

在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。

趋势一：数据的资源化

什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，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，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从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。

另外，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：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。

关于大数据未来的发展趋势的内容，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。

趋势一：数据的资源化
什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，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，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从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。

另外，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：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。

1、数据融合与数据价值挖掘
　　数据融合对于数据价值挖掘来说，具有重要的意义。数据融合利用需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性、数据安全性。数据挖掘和AI分析需要面对海量处理能力、云边端协同、建模、小数据、人与数据融合、数据自身安全、隐私与商密保护等的挑战，需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的问题，开发出更多的大数据和AI分析技术。
　　2、知识图谱与决策智能
　　随着大数据的发展，企业和公共机构越来越需要将不同的数据进行有效链接，从而形成新的动态知识，以辅助企业和公共机构的决策。这就需要运用图数据库、图计算引擎和知识图谱，其中知识图谱是图数据库和图计算引擎的重要应用场景。根据DB-Engines排名分析，图数据库关注热度在2013年到2020年间增长了10倍，关注度增长排名第一，远远高于其它数据库或数据引擎。用户画像和信用档案等，是知识图谱的新应用场景。
　　目前，国内的阿里云、华为、腾讯、百度等大型云厂商以及一些初创企业都在布局图数据库、图计算引擎和知识图谱，特别是知识图谱已经开始深入应用到金融、工业、能源等多个行业和领域。知识图谱正在成为企业决策的重要技术平台与工具。
　　3、产业物联网提速
　　物联网是大数据的一个重要来源。传统观念认为消费物联网是物联网大数据的主要来源，但随着产业物联网的飞速发展，产业物联网正在超越消费物联网而成为物联网大数据的主要来源。智慧工业、智慧交通、智慧健康、智慧能源等领域，将最有可能成为产业物联网连接数增长最快的领域。
　　产业物联网的大数据处理涉及到边缘计算。市场调研机构IDC预测，未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算，到2024年全球边缘计算市场将达到2506亿美元。在中国市场，2020新基建中的5G、AI、智慧交通、新能源汽车充电桩、工业互联网等都是与边缘计算相关的技术或场景。
　　4、数据安全热度持续上升
　　大数据、数字经济要通过相应的法律制度以及相关措施来保障健康发展。一是改变计算方式，边计算边保护;二是构建免疫系统，改变安全体系结构;三是网络系统安全要构建“安全办公室”“警卫室”“安全快递”这“三重”防护框架;四是对人的操作访问策略四要素(主体、客体、操作、环境)进行动态可信度量、识别和控制;五是对“风险分析、准确定级”“评审备案、规范建设”“感知预警、应急反制”“严格测评、整顿完善”等环节进行全程管控，技管并重;六是达到非授权者重要信息拿不到、系统和信息改不了、攻击行为赖不掉、攻击者进不去、窃取保密信息看不懂、系统工作瘫不成等“六不”防护效果。
　　总结而言：
　　进入2021年，大数据已经从单纯的技术体系，向着与实体经济结合、真正挖掘和发挥数据价值的方向发展。特别是新冠疫情和新基建，加速了大数据与实体社会基础设施的快速融合，而5G与物联网等的快速发展也进一步加大了大数据与实体经济的深度融合。随着数博会即将进入第6个年头，大数据将真正深入到社会经济的方方面面，推进下一轮经济长周期。

趋势一：数据的资源化

什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，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，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从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。

另外，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：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。

关于大数据未来的发展趋势的内容，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。

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西岗区19775836097： 大数据开发的未来发展是什么样的？
机娴丹七： 第一,随着物联网、云计算的发展,数据价值化是一个必然的趋势,而大数据正是这种趋势的必然结果.同时,物联网、云计算、大数据正是当代信息化社会的代表技术.第二,大数据的发展处在初期阶段.目前大数据正处在从概念向行业的转...

西岗区19775836097： 大数据在未来有什么样的发展趋势 - ？
机娴丹七： 会改变行业的规则,带动行业的发展,提高竞争力的优势,也可以利用大数据来达到宣传的目的,总之吧,大数据的影响会随着其发展越来越大的.柠檬学院大数据.

西岗区19775836097： 大数据未来的前景怎么样?？
机娴丹七： 随着信息技术和人类生产生活交汇融合,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点.无论是国家、企业还是社会公众,都越来越认识到数据的价值.因此,近年来,各地纷纷成立大数据发展局,企业纷纷推动数据资产治理,大数据辐射的行业也...

西岗区19775836097： 大数据技术的发展趋势有哪些 - ？
机娴丹七： 云计算将为大数据带来以下发展趋势变化:首先云计算为大数据提供了可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源,使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析.其次,云计算IT资源庞大、分布较为广泛,是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式,甚至是唯一的方式.数据分析集逐步扩大,企业级数据仓库将成为主流,未来还将逐步纳入行业数据、政府公开数据等多来源数据.当人们从大数据分析中尝到甜头以后,数据分析集就会逐步扩大.目前大部分的企业所分析的数据量一般以TB为单位.按照目前数据的发展速度,很快将会进入PB时代.特别是目前在100-500TB和500+TB范围的分析数据集的数量会呈3倍或4倍增长.

西岗区19775836097： 大数据发展趋势有哪些 - ？
机娴丹七： 当前从医疗健康、金融、零售、广告、到交通、教育、农业等领域,“大数据”与“智能化”已经渗透到几乎每一个行业及业务职能,大数据从“概念”走向了“价值”,未来人们的生活将更加方便舒适.

西岗区19775836097： 大数据的发展趋势? - ？
机娴丹七： 1.大数据和开源 Apache Hadoop、Spark和其他开源应用程序已经成为大数据技术空间的主流,而且这种趋势似乎可能会持续下去.一项调查发现,近60%的企业预计到今年年底将采用Hadoop集群投入生产.根据调研机构Forrester公司的报告...

西岗区19775836097： 大数据前景怎么样？
机娴丹七： 大数据技术目前正处在落地应用的初期,从大数据自身发展和行业发展的趋势来看,大数据未来的前景还是不错的,具体原因有以下几点:第一:大数据自身能够创造出更多的价值.大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开,数据价值化将开辟...

西岗区19775836097： 大数据开发前景如何?？
机娴丹七： 1、大数据行业发展前景光明,在未来大数据将成为整个社会及全行shu业发展的基石.2、目前国内大数据人才量仅50万,未来3-5年人才缺口将超百万.3、2019年一线城市大数据开发岗位薪资15-20K.4、大数据与人工智能、物联网、云计算的对接愈加紧密,而且,大数据正在和各个行业相互对接,其应用将逐步拓展到城市建设、工业制造、农业、旅游业等各个方面,未来的就业岗位将持续增加.

西岗区19775836097： 大数据未来的发展前晨怎么样？
机娴丹七： 大数据未来的前景是十分广阔的,小到个人的吃饭,衣食住行等方方面面,大到国家的发展战略,经济统计,还有军事战略的需求都是需要大量的数据支撑的,就如最近的地图数据,这就是大数据对国家的战略层面的影响,所以大数据未来的发展,前景还是很好的.

西岗区19775836097： 大数据的发展前景? - ？
机娴丹七： 现在社会的大数据公司主要可以分为三大类,分别是技术型、创新型、数据型这三种,不论是哪一种类型的大数据公司,都是现代社会不可获缺的.人们熟悉的技术型的大数据公司通常是IT公司,这些公司十分看重数据的处理这一模块.创新型...