大數據技術與數據分析有哪些趨勢和創新

 伴隨著大數據技術與數據分析的發展趨勢，擁有豐富數據的分析驅動型企業應運而生。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新。
       一. 數據驅動創新
       如今，數據已成為企業競爭優勢的基石。利用數據和復雜數據分析的企業將目光投向了“創新”，從而打造出高效的業務流程，助力自身戰略決策，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，企業級元數據存儲庫將被用來關聯云內數據和云外數據。企業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影響部署選擇;數據傳輸與整合要求混合云環境;為避免出現難以應付的數據量，需構建業務術語表并管理映射數據;構建云端元數據存儲庫(包含業務術語、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. 大數據創造更多利潤與價值
       越來越多的企業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“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，甚至創建新菜譜。
       七. 復合型數據分析人才之爭
       很多企業都希望將業務知識與業務分析結合起來，但很難找到復合型數據分析人才。特別是大企業對此感觸頗深。隨著企業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。業務知識和分析技能的結合對速度驅動型企業非常重要，這有助于企業深入理解業務驅動力以及相關數據，從而更快地將商業洞見轉化為行動。
       八. 物聯網推動實時分析發展
       預計物聯網未來5年的復合增長率將達30%。它將以商業驅動者的角色引領企業邁出使用流分析的第一步。物聯網引發的數據大爆炸將促進實時分析和流分析的發展，要求數據科學家和主題專家篩選數據，尋找可開發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和應用程序中不可或缺的模塊。