當今，世界無時無刻不在發生著變化。對于技術領域而言，普遍存在的一個巨大變化就是為大數據(Big data)打開了大門，并應用大數據技相關技術來改善各行業的業務并促進經濟的發展。目前，大數據的作用已經上升到一定程度，對于小型或大型公司而言，從所收集的數據中提取出有用的信息已被是非常寶貴的。此外，大數據幫助那些在使世界變得更美好的且負有重要責任的組織能夠更好地完成工作。

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在早期，大數據并不沒有那么的“大”。當時，只有大型企業能夠很好地利用它，因為他們是唯一能夠負擔得起這種技術的企業。此外，其廣泛的服務范圍需要更精確的數據，這就需要使用數據分析系統。

從那時起，大數據技術就以極快的速度發展。此外，自從云技術和互聯網誕生以來，這使得小企業也能夠從中受益。并且，大數據云消除了企業對數據專家的需求，因為可以使用互聯網連接遠程就能夠訪問他們所需的所有信息。

在人工智能、云計算和物聯網的幫助下，即使是復雜的大數據，也可以由普通的數據從業者利用相應的數據分析工具來進行處理。大數據分析已經脫離了熱門IT趨勢標簽，現如今成為了公司業務必須的一部分，它將很快取代黃金成為人類最寶貴的資產之一，在《未來簡史》中講到：“誰擁有數據，誰擁有對數據的解釋權，誰就有可能在未來的競爭中占得先機”。

為了讓讀者快速了解有關大數據的最新信息，本文總結了一些最熱門的大數據趨勢，以推動行業未來發展。

1. 快速增長的物聯網網絡

由于物聯網(IoT)技術，智能手機被用于控制家用電器變得越來越普遍。隨著小米和阿里等智能設備在家庭中實現特定任務的自動化的普及，物聯網熱潮也正吸引著很多公司投資于該技術的研發。

更多組織將抓住機會以提供更好的物聯網解決方案，這必然將帶來更多收集大量數據的方法，以及管理和分析數據的方法。業界的研究趨勢是推動更多能夠收集、分析和處理數據的新設備，比如手環、智能音箱、眼鏡等。

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2. 普及的人工智能技術

人工智能現在更常用于幫助大公司和小公司改善其業務流程。人工智能現在可以在執行任務時，能夠比人類更快、更精確，以此減少人為引入的錯誤并改善整體流程，這使得人們能夠更好地專注于更關鍵的任務，并進一步提高服務質量。

人工智能的快速發展以及較高的薪資吸引著很多開發人員進入該領域，幸運的是，市面上有成熟的人工智能開發工具箱可供使用，每個人都可以根據實際任務構建相應的算法，滿足不斷增長的需求。如果個人組織能夠找到將其整合到業務流程中的最有效方式，那么可能會獲得較大的優勢。

3. 預測分析的興起

大數據分析一直是企業獲得競爭優勢并實現目標的關鍵戰略之一，研究人員使用必要的分析工具來處理大數據并確定某些事件發生的原因。現在，通過大數據進行預測分析可以幫助更好地預測未來可能發生的情況。

毫無疑問，這種策略在幫助分析收集的信息以預測消費者行為方面非常有效，這允許公司在做相關開發之前了解客戶的下一步行動，以確定他們必須采取的措施。數據分析還可以提供更多數據上下文，以幫助了解其背后真正的原因。

4. 遷移到云端的暗數據

尚未轉化為數字格式的信息稱為暗數據，它是一個目前尚未開發的巨大數據庫。預計這些模擬數據庫將被數字化并遷移到云端，進而用于對企業有利的預測分析。

5. 首席數據官將發揮更大的作用

現在，大數據越來越成為執行業務戰略中的重要組成部分，首席數據官也在其組織中發揮著更重要的作用。首席數據管們被期待著引導公司走向正確的方向，并采取更積極的方法，這一趨勢為尋求職業發展的數據營銷人員打開了大門。

6. 量子計算

目前，使用我們現有的的技術分析和解釋大量數據可能需要花費大量時間，如果能在短短幾分鐘內同時處理數十億的數據，我們就可以大大縮短處理時間，讓公司有機會做出及時的決策，以達到更理想的效果。

這項艱巨的任務只能通過量子計算實現，盡管目前量子計算機的研究處于起步階段，但已經有一些公司正在使用量子計算機進行相關實驗，以幫助不同行業的實踐和理論研究。之后不久，谷歌、IBM和微軟等大型科技公司都將開始 測試量子計算機 ，將它們集成到業務流程中。

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7. 網絡安全變得更智能、更嚴格

在過去涉及黑客攻擊和系統攻擊的丑聞中，數據的安全變得更加受重視，這也促使公司專注于加強信息保護的力度。物聯網收據數據時的安全也成為了一個擔心的因素， 網絡安全也是一個問題。為了應對這種永無止境的威脅，大數據公司傾向于幫助組織使用數據分析作為預測和檢測網絡安全威脅的工具。

大數據可以通過安全日志數據集成到網絡安全策略中，能夠用于提供之前發生過威脅的信息，這可以幫助公司預防和減輕未來黑客和數據泄露的影響。

8. 開源解決方案

目前，有許多可用的公共數據解決方案，例如開源軟件，它們已經在加速數據處理方面取得了相當大的進步，同時還具有實時訪問和響應數據的功能。出于這個原因，預計它們將在今后快速發展且需求量會很大。雖然，開源軟件很便宜，可以使用開源軟件降低企業的運營成本，但是，使用開源軟件也有一些弊端 ，這里 是你需要知道的一些缺點。

9. 邊緣計算

由于物聯網的發展趨勢，許多公司正在轉向研究連接設備以收集客戶更多的數據或流程數據，這就創造了對技術創新的需求。新的技術旨在減少從數據收集到云端，其分析和需要采取行動的滯后時間。

針對這一問題， 邊緣計算 可以提供更好的性能，因為其流入和流出網絡的數據更少，云計算的成本更低。如果公司選擇刪除掉之前從物聯網中收集到的不必要的數據，公司也可以從降低存儲和基礎設施這些成本中受益。此外，邊緣計算可以加速數據分析，為公司做出正確的反應提供充足的時間。

10. 更智能的聊天機器人

由于人工智能的快速發展，很多公司現在正部署聊天機器人來處理客戶查詢等應用場景，以提供更加個性化的交互模式，同時消除對人工的需求。

大數據與提供更愉快的客戶體驗之間有著很大的關系，因為機器人通過處理大量數據，進而根據客戶在查詢中輸入的關鍵字來提供相關答案。在交互過程中，他們還能夠從對話中收集和分析出有關客戶的信息，這一流程進而幫助營銷人員制定出更簡化的策略，以實現更好的用戶轉化率。

總結

所有這些不同跨行業的技術飛躍，都是基于大數據的發展為其奠定的堅實基礎。技術的進步將繼續通過更智能的流程幫助我們創造出一個更美好的社會。我們必須充分了解這種技術的使用方式，以及腰實現具體的業務目標，二者結合才能最終從這些趨勢中受益。

這些都只是一個開始，大數據將繼續作為我們在業務和技術方面所經歷變革的催化劑。我們可以做的是思考如何有效地適應這些變化，并利用這項技術實現業務蓬勃發展。