大數據技術與數據分析有哪些趨勢和創(chuàng)新

 伴隨著大數據技術與數據分析的發(fā)展趨勢，擁有豐富數據的分析驅動型企業(yè)應運而生。下面我們來具體看下大數據技術與數據分析有哪些趨勢和創(chuàng)新。
       一. 數據驅動創(chuàng)新
       如今，數據已成為企業(yè)競爭優(yōu)勢的基石。利用數據和復雜數據分析的企業(yè)將目光投向了“創(chuàng)新”，從而打造出高效的業(yè)務流程，助力自身戰(zhàn)略決策，并在多個前沿領域超越其競爭對手。

       二. 富媒體數據分析呼喚先進技術
       如果沒有合理分析，大部分數據毫無用處。而大數據和大數據分析又會帶來哪些機遇呢?國際數據公司(IDC)預測，2015年，富媒體(視頻、音頻和圖像)分析將至少擴大兩倍，并成為大數據以及分析技術投資的關鍵驅動力。富媒體數據分析需要先進的分析工具，這為企業(yè)提供了重大的市場機遇。以針對電商數據進行圖像搜索為例。對圖像搜索結果的分析要準確，且無需人工介入，這就需要強大的智能分析。未來，隨著智能分析水平的不斷提升，企業(yè)將獲得更多機遇。
       三. 混合部署是未來趨勢
       IDC預測，未來5年，在基于云的大數據解決方案上的花費將是本地部署解決方案費用的4倍之多，混合部署將必不可少。IDC還表示，企業(yè)級元數據存儲庫將被用來關聯云內數據和云外數據。企業(yè)應評估公共云服務商提供的產品，這有助于其克服大數據管理方面的困難：安全和隱私政策及法規(guī)影響部署選擇;數據傳輸與整合要求混合云環(huán)境;為避免出現難以應付的數據量，需構建業(yè)務術語表并管理映射數據;構建云端元數據存儲庫(包含業(yè)務術語、IT資產、數據定義和邏輯數據模型)。
       四. 預測分析必不可少
       當前，具有預測功能的應用程序發(fā)展迅速。預測分析通過提高效率、評測應用程序本身、放大數據科學家的價值以及維持動態(tài)適應性基礎架構來提升整體價值。因此，預測分析功能正在成為分析工具的必要組成部分。
       五. 大數據創(chuàng)造更多利潤與價值
       越來越多的企業(yè)通過直接銷售其數據或提供增值內容來獲利。IDC調查表明，目前70%的大公司已開始購買外部數據。到2019年，這一數字將達到100%。因此，企業(yè)必須了解其潛在客戶重視的內容，必須精通包裝數據和增值內容產品，并嘗試開發(fā)“恰當”的數據組合，將內容分析與結構化數據結合起來，幫助需要數據分析服務的客戶創(chuàng)造價值。
       六. 認知計算打開新世界
       認知計算是一種改變游戲規(guī)則的技術，利用自然語言處理和機器學習幫助實現自然人機交互，從而擴展人類知識。未來，采用認知計算技術的個性化應用可幫助消費者購買衣服，挑選酒，甚至創(chuàng)建新菜譜。
       七. 復合型數據分析人才之爭
       很多企業(yè)都希望將業(yè)務知識與業(yè)務分析結合起來，但很難找到復合型數據分析人才。特別是大企業(yè)對此感觸頗深。隨著企業(yè)不斷在內部加強技術的使用，對復合技能的需求變得越來越明顯。業(yè)務知識和分析技能的結合對速度驅動型企業(yè)非常重要，這有助于企業(yè)深入理解業(yè)務驅動力以及相關數據，從而更快地將商業(yè)洞見轉化為行動。
       八. 物聯網推動實時分析發(fā)展
       預計物聯網未來5年的復合增長率將達30%。它將以商業(yè)驅動者的角色引領企業(yè)邁出使用流分析的第一步。物聯網引發(fā)的數據大爆炸將促進實時分析和流分析的發(fā)展，要求數據科學家和主題專家篩選數據，尋找可開發(fā)成事件處理模型的可重復性模式。然后，事件處理模型可處理傳入事件，將其與相關模型關聯，并監(jiān)測需要響應的實時情況。此外，事件處理不間斷，所以要求響應時間盡可能接近于實際時間。事件處理因此成為大數據系統(tǒng)和應用程序中不可或缺的模塊。