隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍不斷擴大，越來越多的公司開始部署大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。同時，大數(shù)據(jù)技術(shù)也使得商業(yè)發(fā)展的速度更快、效率更高。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以更輕松地獲取信息，以便進行更準確的決策。很多公司已經(jīng)從大數(shù)據(jù)中獲益，2017年大數(shù)據(jù)又將如何影響商業(yè)發(fā)展？

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隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，數(shù)據(jù)分析方法也將進一步提高。雖然SQL依然會是數(shù)據(jù)分析的標準方法，但是新興分析工具也不可小覷。Spark是其中之一，它是大數(shù)據(jù)時代下的一個快速處理數(shù)據(jù)分析工作的框架，多家世界頂級的數(shù)據(jù)企業(yè)例如Google，F(xiàn)acebook等現(xiàn)已紛紛轉(zhuǎn)向Spark框架。

這些新興分析工具操作簡單，對用戶沒有任何編碼知識要求。Mi-crosoft和Salesforce都已經(jīng)推出了新型分析工具，MicrosoftRServer和LightningCRM平臺，非編碼人員也可以創(chuàng)建應(yīng)用程序來查看數(shù)據(jù)。

將會推出更多的分析工具

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實時數(shù)據(jù)分析將獲得更多關(guān)注

技術(shù)專家預(yù)測，2017年企業(yè)將需要實時數(shù)據(jù)分析工具，來幫助他們利用數(shù)據(jù)進行實時決策。實時計算一般都是針對海量數(shù)據(jù)進行的，一般要求為秒級。目前有幾款數(shù)據(jù)分析工具可以提供實時訪問數(shù)據(jù)，如GoogleAnalytics和Clicky。

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隱私問題將成最大挑戰(zhàn)

高德納資訊公司預(yù)測，到2018年，近50%的企業(yè)都將面臨隱私泄露問題。事實上，歐盟實施新的隱私法規(guī)時，早已經(jīng)預(yù)見到了這一點。大數(shù)據(jù)時代，解決用戶隱私泄露問題，就是解決大數(shù)據(jù)發(fā)展與使用的問題。

4 人工智能將廣泛應(yīng)用

過去一年，我們親眼見證了人工智能的爆發(fā)：無人駕駛汽車試駕成功、AlphaGo圍棋獲勝。隨著人工智能技術(shù)日益成熟，未來公司企業(yè)將很大程度上依賴于這項技術(shù)。虛擬助手、機器人、智能顧問和自動駕駛汽車等多種技術(shù)都將得到廣泛的應(yīng)用。

5 認知技術(shù)將加速發(fā)展

認知技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)物，能完成以往只有人能夠完成的任務(wù)。包括計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器人技術(shù)和語言識別技術(shù)等。

隨著人工智能的發(fā)展，認知技術(shù)的重要性越來越受到人們的認可。只要人們認識到大數(shù)據(jù)和分析學(xué)之間的緊密聯(lián)系，就會發(fā)現(xiàn)認知計算和分析學(xué)一樣，都是企業(yè)發(fā)展不可或缺的技術(shù)。

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“大”數(shù)據(jù)將不復(fù)存在

大數(shù)據(jù)的發(fā)展面臨共享難度大、壟斷程度高、融合能力差、應(yīng)用價值低以及安全風(fēng)險大等一系列制約因素。因此一些專家認為，數(shù)據(jù)的“量”已經(jīng)不再是數(shù)據(jù)的重點了。與其一味地追求數(shù)據(jù)量，還不如好好研究如何提高手頭數(shù)據(jù)的利用效率。

大數(shù)據(jù)將被分割成數(shù)據(jù)塊，這將打破行業(yè)領(lǐng)域?qū)π畔⒘鲃拥南拗疲ㄟ^對不同類型、不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)的跨界集聚，極大地改變信息的生產(chǎn)、傳播、加工和組織方式，進而給各個行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展帶來新的驅(qū)動力，推動各個領(lǐng)域的徹底變革和再造。