如题所述
未来大数据应用的六大趋势:
1、区块链技术
区块链是计算机技术的新应用模式,包括分布式数据存储、共识机制、点对点传输、加密算法等等。区块链技术是指全民参与记账的方式。所有系统后面都有数据库。可以将数据库看作是一个大账簿。现在各自记着自己的账。
2、智慧城市
智能城市是利用信息和通信技术手段检测、分析、集成城市运营核心系统的关键信息,智能地应对包括民生、环境保护、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求。其本质是利用先进的信息技术为城市人民创造更好的生活,促进城市的和谐和可持续发展。
随着社会的发展,未来城市承载人口也会越来越多。目前我国正处于城市化加速时期,部分地区的“城市病”问题日益严重。建设智慧城市已成为当今世界城市发展一个新的趋势。
3、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术
拟现实技术是一种可以体验虚拟世界的仿真系统,它利用计算机生成模拟环境,使用户沉浸在环境中。比起VR,AR它不是单纯被创造出来的。现实是我们肉眼能看到的东西,耳朵能听到的东西,皮肤能识别的东西,所在的世界。从广义上说,在现实基础技术上,添加相关、附加内容,就可以说是增强现实。
4、物联网
物联网就是所有物品都可以通过信息传感设备连接到互联网上,进行信息交换,物品与物品紧密相连,实现智能识别和管理。物联网是新一代信息技术的重要一部分,也是信息时代的一个重要发展阶段。
5、语音识别技术
语音识别是一门跨学科的学问。近些年来,语音识别技术有了明显的发展,开始从实验室进入市场。语音识别技术将进入产业、通信、家电、医疗、汽车、电子、家庭服务、消费电子产品等多种领域。语音识别技术包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声系统和听觉机理、人工智能等。
语音识别是一种通用的无屏幕接口,可以快速集成到各种工具中,在智能设备和手机中非常有用。
6、人工智能(AI)
人工智能,英文缩写为AI。是研究、开发、开发用于模拟、扩展和扩展的智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。
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人工智能需要接受教育,需要输入大量信息才能进化,从而产生意想不到的结果。AI有很大的影响,比如媒体行业,现在电脑和机器人可以生产好文章,一个小时几百篇,成本也很低。AI可以对经济发展产生很大影响,很多知识产业和白领职业也可以被机器人取代。
大数据已经成为时代发展的必然产物,大数据正在迅速渗透到我们的日常生活中,在衣食住行的方方面面都有体现。大数据时代,所有的可量化,所有的可分析。
1、区块链技术
区块链是计算机技术的新应用模式,包括分布式数据存储、共识机制、点对点传输、加密算法等等。区块链技术是指全民参与记账的方式。所有系统后面都有数据库。可以将数据库看作是一个大账簿。现在各自记着自己的账。
2、智慧城市
智能城市是利用信息和通信技术手段检测、分析、集成城市运营核心系统的关键信息,智能地应对包括民生、环境保护、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求。其本质是利用先进的信息技术为城市人民创造更好的生活,促进城市的和谐和可持续发展。
随着社会的发展,未来城市承载人口也会越来越多。目前我国正处于城市化加速时期,部分地区的“城市病”问题日益严重。建设智慧城市已成为当今世界城市发展一个新的趋势。
3、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术
拟现实技术是一种可以体验虚拟世界的仿真系统,它利用计算机生成模拟环境,使用户沉浸在环境中。比起VR,AR它不是单纯被创造出来的。现实是我们肉眼能看到的东西,耳朵能听到的东西,皮肤能识别的东西,所在的世界。从广义上说,在现实基础技术上,添加相关、附加内容,就可以说是增强现实。
4、物联网
物联网就是所有物品都可以通过信息传感设备连接到互联网上,进行信息交换,物品与物品紧密相连,实现智能识别和管理。物联网是新一代信息技术的重要一部分,也是信息时代的一个重要发展阶段。
5、语音识别技术
语音识别是一门跨学科的学问。近些年来,语音识别技术有了明显的发展,开始从实验室进入市场。语音识别技术将进入产业、通信、家电、医疗、汽车、电子、家庭服务、消费电子产品等多种领域。语音识别技术包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声系统和听觉机理、人工智能等。
语音识别是一种通用的无屏幕接口,可以快速集成到各种工具中,在智能设备和手机中非常有用。
6、人工智能(AI)
人工智能,英文缩写为AI。是研究、开发、开发用于模拟、扩展和扩展的智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。
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人工智能需要接受教育,需要输入大量信息才能进化,从而产生意想不到的结果。AI有很大的影响,比如媒体行业,现在电脑和机器人可以生产好文章,一个小时几百篇,成本也很低。AI可以对经济发展产生很大影响,很多知识产业和白领职业也可以被机器人取代。
大数据已经成为时代发展的必然产物,大数据正在迅速渗透到我们的日常生活中,在衣食住行的方方面面都有体现。大数据时代,所有的可量化,所有的可分析。
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第1个回答 2021-12-29
1、大数据产业进展显著
过去几年,大数据理念已经深入人心,“用数据说话”已经成为所有人的共识,数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来,我国大数据产业政策日渐完善,技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面,我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善,目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来,我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上,国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”,“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初,所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划,十几个省市设立了大数据管理局,8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说,大数据的政策体系已经基本搭建完成,目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面,我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”,但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式,促进了大数据领域技术创新速度和能力水平,处于国际领先地位。在技术全面性上,我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;在应用规模方面,我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试,达到了万台节点;在效率能力方面,我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面,2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%,位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造,核心技术能力亟待加强。例如,目前国内主流大数据平台技术中,自研比例不超过10%。
在产业方面,我国大数据产业多年来保持平稳快速增长,但面临提质增效的关键转型。2018年,我国大数据产业延续多年来的增速,继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算,2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元,同比增长15%。然而,综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面,大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升,越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等,行业应用“脱虚向实”趋势明显,与实体经济的融合更加深入。
2、产业的五大困局
虽然我国大数据总体发展形势良好,也面临难得的发展机遇,但仍然存在一些困难和问题。
一是,涉及核心技术的产业发展薄弱,未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后,可以近乎零成本无限制的复制,因此拥有核心技术的大企业,很容易将技术优势转化为市场优势,即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前,从大数据技术与产品的供给侧看,我国虽然在局部技术实现了单点突破,但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”,大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术,自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面,我国的影响力尚亟待提升。
二是,数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据,数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设,目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”,数据价值难以发挥。
三是,数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时,也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚,来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中,并分别被不同用户使用,极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据(21.90 -5.19%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息,需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
四是,产业垄断与恶性竞争现象频发,“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高,新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生,为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式,使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争,放缓了技术研发的步伐。同时,数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据,不但对产业发展不利,甚至存在巨大的数据聚集隐患。
五是,各地发展同质化严重,普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段,各地大数据产业的定位相似,同质化竞争加剧。而盲目的重复建设,更是可能导致大数据产业过剩。同时,由于部分地区信息化发展程度有限,大数据应用场景不够丰富,更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键,且规模巨大,目标动辄以百万台计,后期若无法有效利用,将造成巨大的资源浪费。
过去几年,大数据理念已经深入人心,“用数据说话”已经成为所有人的共识,数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来,我国大数据产业政策日渐完善,技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面,我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善,目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来,我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上,国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”,“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初,所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划,十几个省市设立了大数据管理局,8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说,大数据的政策体系已经基本搭建完成,目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面,我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”,但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式,促进了大数据领域技术创新速度和能力水平,处于国际领先地位。在技术全面性上,我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;在应用规模方面,我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试,达到了万台节点;在效率能力方面,我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面,2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%,位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造,核心技术能力亟待加强。例如,目前国内主流大数据平台技术中,自研比例不超过10%。
在产业方面,我国大数据产业多年来保持平稳快速增长,但面临提质增效的关键转型。2018年,我国大数据产业延续多年来的增速,继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算,2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元,同比增长15%。然而,综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面,大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升,越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等,行业应用“脱虚向实”趋势明显,与实体经济的融合更加深入。
2、产业的五大困局
虽然我国大数据总体发展形势良好,也面临难得的发展机遇,但仍然存在一些困难和问题。
一是,涉及核心技术的产业发展薄弱,未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后,可以近乎零成本无限制的复制,因此拥有核心技术的大企业,很容易将技术优势转化为市场优势,即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前,从大数据技术与产品的供给侧看,我国虽然在局部技术实现了单点突破,但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”,大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术,自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面,我国的影响力尚亟待提升。
二是,数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据,数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设,目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”,数据价值难以发挥。
三是,数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时,也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚,来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中,并分别被不同用户使用,极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据(21.90 -5.19%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息,需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
四是,产业垄断与恶性竞争现象频发,“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高,新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生,为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式,使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争,放缓了技术研发的步伐。同时,数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据,不但对产业发展不利,甚至存在巨大的数据聚集隐患。
五是,各地发展同质化严重,普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段,各地大数据产业的定位相似,同质化竞争加剧。而盲目的重复建设,更是可能导致大数据产业过剩。同时,由于部分地区信息化发展程度有限,大数据应用场景不够丰富,更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键,且规模巨大,目标动辄以百万台计,后期若无法有效利用,将造成巨大的资源浪费。
第2个回答 2021-12-29
首先,从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道,应该考虑读一下研究生。
读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外,由于人工智能平台的陆续推出,对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说,大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高,职业生命周期也会更长,而且未来也可以获得更多的发展机会,也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
对于当前在读的本科生来说,如果不想读研,那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力:
第一:提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
第二:掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。
第三:重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道,应该考虑读一下研究生。
读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外,由于人工智能平台的陆续推出,对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说,大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高,职业生命周期也会更长,而且未来也可以获得更多的发展机会,也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
对于当前在读的本科生来说,如果不想读研,那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力:
第一:提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
第二:掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。
第三:重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代
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第3个回答 2021-12-29
大数据发展趋势:
1、数据分析成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。
2、广泛采用实时性的数据处理方式。在现如今人们的生活中,人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求,大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。
3、基于云的数据分析平台将更加完善。近几年来,云计算技术发展的越来越快,与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。
4、开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力。开源软件在大数据技术发展的过程中被不断研发,对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。
1、数据分析成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。
2、广泛采用实时性的数据处理方式。在现如今人们的生活中,人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求,大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。
3、基于云的数据分析平台将更加完善。近几年来,云计算技术发展的越来越快,与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。
4、开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力。开源软件在大数据技术发展的过程中被不断研发,对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。
第4个回答 2021-12-29
未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。下面是关于大数据未来发展的4大趋势:
趋势一:数据资源化,将成为最有价值的资产
随着大数据应用的发展,大数据价值得以充分的体现,大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源,数据成为新的战略制高点,是大家抢夺的新焦点。许多企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功,并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产,成为提升机构和企业竞争力的有力武器。
趋势二:大数据在更多的传统行业的企业管理落地
一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果,对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用,其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此,我们有理由相信,大数据作为一种从数据中创造新价值的工具,将会在许多行业的企业得到应用,带来广泛的社会价值。企业管理既有艺术也有科学,相信大数据在科学管理企业方面有更显着的促进,让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。
趋势三:大数据和传统商业智能融合,行业定制化解决方案将涌现
来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源,而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案,即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据,还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外,还希望能结合移动设备的位置信息,这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。
趋势四:数据将越来越开放,数据共享联盟将出现
大数据越关联越有价值,越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。对于不同的行业,数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息,那么就需要全国,甚至全世界的医疗信息共享,从而可以通过平台进行分析,获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势,不同领域的数据联盟将出现。
趋势一:数据资源化,将成为最有价值的资产
随着大数据应用的发展,大数据价值得以充分的体现,大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源,数据成为新的战略制高点,是大家抢夺的新焦点。许多企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功,并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产,成为提升机构和企业竞争力的有力武器。
趋势二:大数据在更多的传统行业的企业管理落地
一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果,对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用,其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此,我们有理由相信,大数据作为一种从数据中创造新价值的工具,将会在许多行业的企业得到应用,带来广泛的社会价值。企业管理既有艺术也有科学,相信大数据在科学管理企业方面有更显着的促进,让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。
趋势三:大数据和传统商业智能融合,行业定制化解决方案将涌现
来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源,而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案,即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据,还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外,还希望能结合移动设备的位置信息,这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。
趋势四:数据将越来越开放,数据共享联盟将出现
大数据越关联越有价值,越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。对于不同的行业,数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息,那么就需要全国,甚至全世界的医疗信息共享,从而可以通过平台进行分析,获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势,不同领域的数据联盟将出现。