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深度分析,大數(shù)據(jù)的八大趨勢與創(chuàng)新 | 36大數(shù)據(jù)

伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢,擁有豐富數(shù)據(jù)的分析驅(qū)動(dòng)型企業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。下面我們來具體看下大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)分析有哪些趨勢和創(chuàng)新。文中,也用了一些IBM在幫助客戶找到創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)解決方案的應(yīng)用案例。

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新

如今,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)競爭優(yōu)勢的基石。利用數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)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(wù)流程,助力自身戰(zhàn)略決策,并在多個(gè)前沿領(lǐng)域超越其競爭對(duì)手。

2. 富媒體數(shù)據(jù)分析呼喚先進(jìn)技術(shù)

如果沒有合理分析,大部分?jǐn)?shù)據(jù)毫無用處。而大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析又會(huì)帶來哪些機(jī)遇呢?國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測,2015年,富媒體(視頻、音頻和圖像)分析將至少擴(kuò)大兩倍,并成為大數(shù)據(jù)以及分析技術(shù)投資的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。富媒體數(shù)據(jù)分析需要先進(jìn)的分析工具,這為企業(yè)提供了重大的市場機(jī)遇。以針對(duì)電商數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像搜索為例。對(duì)圖像搜索結(jié)果的分析要準(zhǔn)確,且無需人工介入,這就需要強(qiáng)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(jī)遇。

3. 預(yù)測分析必不可少

當(dāng)前,具有預(yù)測功能的應(yīng)用程序發(fā)展迅速。預(yù)測分析通過提高效率、評(píng)測應(yīng)用程序本身、放大數(shù)據(jù)科學(xué)家的價(jià)值以及維持動(dòng)態(tài)適應(yīng)性基礎(chǔ)架構(gòu)來提升整體價(jià)值。因此,預(yù)測分析功能正在成為分析工具的必要組成部分。

4. 混合部署是未來趨勢

IDC預(yù)測,未來5年,在基于云的大數(shù)據(jù)解決方案上的花費(fèi)將是本地部署解決方案費(fèi)用的4倍之多,混合部署將必不可少。IDC還表示,企業(yè)級(jí)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫將被用來關(guān)聯(lián)云內(nèi)數(shù)據(jù)和云外數(shù)據(jù)。企業(yè)應(yīng)評(píng)估公共云服務(wù)商提供的產(chǎn)品,這有助于其克服大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)傳輸與整合要求混合云環(huán)境;
  • 為避免出現(xiàn)難以應(yīng)付的數(shù)據(jù)量,需構(gòu)建業(yè)務(wù)術(shù)語表并管理映射數(shù)據(jù);
  • 構(gòu)建云端元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(包含業(yè)務(wù)術(shù)語、IT資產(chǎn)、數(shù)據(jù)定義和邏輯數(shù)據(jù)模型)。

5. 認(rèn)知計(jì)算打開新世界

認(rèn)知計(jì)算是一種改變游戲規(guī)則的技術(shù),利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助實(shí)現(xiàn)自然人機(jī)交互,從而擴(kuò)展人類知識(shí)。未來,采用認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的個(gè)性化應(yīng)用可幫助消費(fèi)者購買衣服,挑選酒,甚至創(chuàng)建新菜譜。IBM最新的電腦系統(tǒng)Watson率先利用了認(rèn)知計(jì)算。

6. 大數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多利潤與價(jià)值

越來越多的企業(yè)通過直接銷售其數(shù)據(jù)或提供增值內(nèi)容來獲利。IDC調(diào)查表明,目前70%的大公司已開始購買外部數(shù)據(jù)。到2019年,這一數(shù)字將達(dá)到100%。因此,企業(yè)必須了解其潛在客戶重視的內(nèi)容,必須精通包裝數(shù)據(jù)和增值內(nèi)容產(chǎn)品,并嘗試開發(fā)“恰當(dāng)”的數(shù)據(jù)組合,將內(nèi)容分析與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合起來,幫助需要數(shù)據(jù)分析服務(wù)的客戶創(chuàng)造價(jià)值。

7. 物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)實(shí)時(shí)分析發(fā)展

預(yù)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)未來5年的復(fù)合增長率將達(dá)30%。它將以商業(yè)驅(qū)動(dòng)者的角色引領(lǐng)企業(yè)邁出使用流分析的第一步。物聯(lián)網(wǎng)引發(fā)的數(shù)據(jù)大爆炸將促進(jìn)實(shí)時(shí)分析和流分析的發(fā)展,要求數(shù)據(jù)科學(xué)家和主題專家篩選數(shù)據(jù),尋找可開發(fā)成事件處理模型的可重復(fù)性模式。然后,事件處理模型可處理傳入事件,將其與相關(guān)模型關(guān)聯(lián),并監(jiān)測需要響應(yīng)的實(shí)時(shí)情況。此外,事件處理不間斷,所以要求響應(yīng)時(shí)間盡可能接近于實(shí)際時(shí)間。事件處理因此成為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和應(yīng)用程序中不可或缺的模塊。

8. 復(fù)合型數(shù)據(jù)分析人才之爭

很多企業(yè)都希望將業(yè)務(wù)知識(shí)與業(yè)務(wù)分析結(jié)合起來,但很難找到復(fù)合型數(shù)據(jù)分析人才。特別是大企業(yè)對(duì)此感觸頗深。隨著企業(yè)不斷在內(nèi)部加強(qiáng)技術(shù)的使用,對(duì)復(fù)合技能的需求變得越來越明顯。業(yè)務(wù)知識(shí)和分析技能的結(jié)合對(duì)速度驅(qū)動(dòng)型企業(yè)非常重要,這有助于企業(yè)深入理解業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)力以及相關(guān)數(shù)據(jù),從而更快地將商業(yè)洞見轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。


 
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