2017年大資料影響商業發展的六大趨勢

随着大資料的應用範圍不斷擴大，越來越多的公司開始部署大資料戰略。同時，大資料技術也使得商業發展的速度更快、效率更高。通過大資料技術，企業可以更輕松地擷取資訊，以便進行更準确的決策。很多公司已經從大資料中獲益，2017年大資料又将如何影響商業發展?

大資料

　　一、将會推出更多的分析工具

随着資料量的不斷增長，資料分析方法也将進一步提高。雖然sql依然會是資料分析的标準方法，但是新興分析工具也不可小觑。spark是其中之一，它是大資料時代下的一個快速處理資料分析工作的架構，多家世界頂級的資料企業例如google，facebook等現已紛紛轉向spark架構。

這些新興分析工具操作簡單，對使用者沒有任何編碼知識要求。mi-crosoft和salesforce都已經推出了新型分析工具，microsoftrserver和lightningcrm平台，非編碼人員也可以建立應用程式來檢視資料。

二、實時資料分析将獲得更多關注

技術專家預測，2017年企業将需要實時資料分析工具，來幫助他們利用資料進行實時決策。實時計算一般都是針對海量資料進行的，一般要求為秒級。目前有幾款資料分析工具可以提供實時通路資料，如googleanalytics和clicky。

三、隐私問題将成最大挑戰

高德納資訊公司預測，到2018年，近50%的企業都将面臨隐私洩露問題。事實上，歐盟實施新的隐私法規時，早已經預見到了這一點。大資料時代，解決使用者隐私洩露問題，就是解決大資料發展與使用的問題。

四、人工智能将廣泛應用

過去一年，我們親眼見證了人工智能的爆發：無人駕駛汽車試駕成功、alphago圍棋獲勝。随着人工智能技術日益成熟，未來公司企業将很大程度上依賴于這項技術。虛拟助手、機器人、智能顧問和自動駕駛汽車等多種技術都将得到廣泛的應用。

五、認知技術将加速發展

認知技術是人工智能領域的産物，能完成以往隻有人能夠完成的任務。包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和語言識别技術等。

随着人工智能的發展，認知技術的重要性越來越受到人們的認可。隻要人們認識到大資料和分析學之間的緊密聯系，就會發現認知計算和分析學一樣，都是企業發展不可或缺的技術。

六、“大”資料将不複存在

大資料的發展面臨共享難度大、壟斷程度高、融合能力差、應用價值低以及安全風險大等一系列制約因素。是以一些專家認為，資料的“量”已經不再是資料的重點了。與其一味地追求資料量，還不如好好研究如何提高手頭資料的利用效率。

大資料将被分割成資料塊，這将打破行業領域對資訊流動的限制，通過對不同類型、不同領域資料的跨界集聚，極大地改變資訊的生産、傳播、加工群組織方式，進而給各個行業的創新發展帶來新的驅動力，推動各個領域的徹底變革和再造。

本文轉自d1net（轉載）