大數據分析如今已不能再稱之為新技術。大多數移動應用程序開發人員已經明白，他們需要挖掘他們的數據來積極獲取日常的見解。許多大型應用程序開發企業已經意識到，要在市場上不斷地發展和更新，必須采用大數據技術。亞馬遜，微軟，甲骨文等大型跨國公司已經采用了大數據解決方案來拓展業務，希望為消費者提供最好的服務。

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據預測，以目前的速度發展，到2020年大數據的市場規模將超過2030億美元。2017年即將結束，隨著需求的增長，數據的重點也在以同樣的速度增長。今年以來，大數據的主要趨勢圍繞企業的大數據能力發展。移動應用程序開發人員正在尋找以更快的速度精確分析更多數據的最佳方法。大數據已經成為在最初投資中獲得成功的技術。因此，許多移動應用程序開發商和大公司都期待著擴大他們的大數據項目。大數據實施的目標是在不久的將來取得更大的財務業績。

隨著這項技術的逐步回應和財務增長，以下是一些預測，以證明大數據將在2018年能成熟應用并卓有成效。

1. 提高速度

從基本的藍牙連接到大數據分析，如今的技術正在迅速發展。隨著世界慢慢接受諸如5G網絡等新技術，高速網絡和數據分析成為首要關注點。要構建更多這樣的實時應用程序，移動應用程序開發人員需要高效地管理數據分析。

最好的解決方案是采用大數據。它以最好的方式以前所未有的速度分析大量的數據。大數據分析比傳統的數據分析技術速度更快。

2. 云計算的影響

就像大數據一樣，云計算的應用還在不斷上升。數據分析師認為，在基于云計算的大數據分析解決方案(BDA)方面的投入是值得的。調研機構IDC預測，在未來，這些基于云計算的BDA技術的支出是主要內部部署解決方案支出的4.5倍。

許多大型公司正在設法在其解決方案中實現云功能。這些解決方案提供了更好的分析管理和高效的運行。到2018年，云計算將成為大數據中的主要部分。由此，傳統分析提供商與云計算供應商之間的競爭將會越來越激烈。

像hadoop，Storm，Spark等公司已經開始主導大數據分析的業務。而行業領先的云計算供應商，如谷歌云，IBM，AWS和微軟Azure都在提供大數據分析產品。

3. 人工智能

隨著企業向機器學習技術、復雜系統和高級分析的方向發展，人工智能(AI)的投資已增加了兩倍。

在提供最佳解決方案方面，大數據分析供應商之間一直存在著激烈的競爭。隨著人工智能(AI)和機器學習等技術的實施和解決，其競爭日益加劇。在過去的幾年中，這類解決方案主要影響了市場的增長。頂級的移動應用程序開發人員正在將人工智能的功能集成到許多應用程序中。2017年將在大數據中采用人工智能提供一個更大的愿景。

4. 可觀的薪酬

在大數據分析解決方案的行業領先企業中，大數據技能和項目提供了可觀的薪酬標準。過去幾年，隨著大數據在市場上的發展，數據科學家和數據庫專業人員的薪酬得到更多的增長。專家們表示，隨著大數據需求的增加，從事大數據項目的移動應用開發者的薪酬將會大幅增長。

此外，還有一些在線培訓網站提供有關Hadoop，Spark等大數據技術的付費課程。預計未來幾年培訓的人數有可能增加。企業對大數據專家的需求可能會持續。

5. 巨大的生產力

大數據帶來了許多挑戰。專家建議，成功克服這些挑戰的組織可以獲得更好，更高的生產力。根據調研機構IDC公司的預測，到2020年，通過大數據解決方案，企業將能夠分析相關數據，并提供最佳解決方案。這將提高組織的生產力，并為他們的消費者和市場價值提供更多的服務。

為了提高組織的工作效率，重要的是要確定哪些數據是重要的，還需要評估向消費者提供可操作的見解的過程。

大數據技術無疑將提供最好的數據分析解決方案，為組織帶來更好的生產力。這無疑是市場上最有意義的成就。