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2017年大数据的十大发展趋势

2016年,近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用,另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,但企业应该如何应用大数据呢?目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长。展望大数据未来发展的十大趋势,这些趋势可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。

01 大数据实现可视化服务受重视

数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成,无论数据资源在哪里,图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。可视化数据不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据,便能轻松地创建和发布图表。目前,以ImageQ为代表的企业已经在发展大数据可视化做深入的研究,以更好的提供大数据可视化服务。

02 企业开始投资机器学习

随着大数据分析能力的不断提高,很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支,允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说,就是分析大数据以得出结论。高德纳咨询公司(Gartner)称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统。

03 挖掘非结构化数据价值

信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例,科技日益发展壮大,未来大数据将在非结构化中日益增加,非结构化数据将要凸显占领结构化高度。

04 Hadoop依然是老大

Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现,预计到今年年底,近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示,Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。

Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施:它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

05 大数据预测分析

预测分析与机器学习密切相关,事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中,企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么,后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步,使用大数据分析预测未来会发生什么。

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