深入分析大数据的八大趋势和创新

随着大数据技术和数据分析的发展趋势，数据丰富的分析驱动型企业应运而生。让我们具体看看大数据技术和数据分析的趋势和创新。本文还使用了IBM在帮助客户寻找创新大数据解决方案方面的一些应用案例。

1.数据驱动创新

如今，数据已经成为企业竞争优势的基石。使用数据和复杂数据分析的企业将注意力转向“创新”，从而创建高效的业务流程，帮助其战略决策，并在许多前沿领域超越竞争对手。

2.富媒体数据分析需要先进的技术。

没有合理的分析，大部分数据都是无用的。以及大数据和数据分析会带来哪些机遇？国际数据公司(IDC)预测，在2015年，富媒体(视频、音频和图像)的分析将至少增加两倍，并成为大数据和分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了巨大的市场机会。以电子商务数据的图片搜索为例。对图片搜索结果的分析要准确，不需要人工干预，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提高，企业将获得更多的机会。

3.预测分析至关重要。

目前，具有预测功能的应用发展迅速。预测分析通过提高效率、评估应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维护动态和自适应的基础架构来提高整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。

4.混合部署是未来的趋势。

IDC预测，未来五年，基于云的大数据解决方案的支出将是本地部署解决方案的四倍，混合部署将是必不可少的。IDC还表示，企业元数据库将用于关联云中的数据和云外的数据。企业应评估公共云服务提供商提供的产品，这将有助于他们克服大数据管理中的困难:

安全和隐私政策和法规影响部署选择；

数据传输和集成需要混合云环境；

为了避免数据量过大，有必要构建一个业务术语表并管理映射数据；

构建云元数据存储库(包括业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型)。

5.认知计算开启了一个新世界

认知计算是一种改变游戏规则的技术，它使用自然语言处理和机器学习来帮助实现自然的人机交互，从而扩展人类的知识。在未来，使用认知计算技术的个性化应用可以帮助消费者购买衣服，选择葡萄酒，甚至创造新的食谱。IBM最新的计算机系统Watson率先使用了认知计算。

6.大数据创造更多的利润和价值。

越来越多的企业通过直接出售其数据或提供增值内容来盈利。IDC调查显示，70%的大公司已经开始购买外部数据。到2019年，这个数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户看重什么，精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“合适的”数据组合，将内容分析与结构化数据相结合，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。

7.物联网推动了实时分析的发展。

预计未来五年，物联网的复合增长率将达到30%。它将引导企业迈出使用流分析作为业务驱动力的第一步。物联网引起的数据爆炸将推动实时分析和流分析的发展，这需要数据科学家和主题专家筛选数据，找到可以发展成事件处理模型的可重复模式。然后，事件处理模型可以处理传入的事件，将它们与相关模型相关联，并监视需要响应的实时情况。另外，事件处理是不间断的，所以要求响应时间尽可能接近实际时间。因此，事件处理已经成为大数据系统和应用中不可或缺的模块。

8.复合型数据分析人才争夺战

很多企业希望将商业知识与商业分析相结合，但是很难找到复合型的数据分析人才。尤其是大企业对此深有感触。随着企业对技术的使用越来越多，对复合型技能的需求越来越明显。商业知识和分析技能的结合对于速度驱动型企业非常重要，有助于企业深入理解商业驱动因素和相关数据，从而更快地将商业洞察转化为行动。