京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的未来:人们应该意识到的10个预测
到了2020年,世界上每个人每秒将创造7 MB的数据。在过去的几年里,我们已经创造了比人类历史上更多的数据。大数据席卷全球,并且没有放缓的迹象。人们可能会想,“大数据产业从哪里开始?”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。
1、机器学习将成为大数据应用的下一件大事
当今最热门的技术趋势之一就是机器学习,它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测,机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析,从而使企业能够轻松克服未来的挑战。
2、隐私将成为最大的挑战
无论是物联网还是大数据,新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要,因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究,到2018年,超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍,如果不能有效应对数据安全问题,我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。
3、将会出现首席数据官这个新的职位
人们可能熟悉首席执行官(CEO),首席营销官(CMO)和首席信息官(CIO),但是否听说过首席数据官(CDO)?如果答案是否定的话,别担心,因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究,将会出现首席数据官这个新的职位,企业将任命首席数据官。虽然,首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求,但是各行业厂商广泛采用大数据技术,聘请首席数据官将成为常态。
4、数据科学家的需求量很大
如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路,那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长,组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么?深入数据科学的世界,将会拥有更美好的未来。
5、企业将购买算法,而不是软件
人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后,企业可以自己添加数据。与购买软件相比,购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上,正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整,但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。
6、对大数据技术的投资将会大幅增长
调研机构IDC分析师表示,“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1,220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异,但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多,医疗保健,银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。
7、更多的开发人员将加入大数据革命
据统计,目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是,大数据才刚刚开始,未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序,其数量激增。有了更高薪水的经济回报,开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。
8、规范分析将成为商业智能软件的一部分
企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天,企业需要单一软件,提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势,我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。
IDC公司预测,一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化,企业可以快速筛选大量的数据,从而获得比竞争对手更大的竞争优势。
9、大数据将帮助企业打破生产力记录
如果企业投资大数据,可以带来更高的投资回报,特别是在提高业务生产力方面。据IDC介绍,投资于这项技术并能快速分析大量数据并提取可操作信息的组织,在生产率方面比竞争对手获得更多的收益。记住,关键是行动。企业需要可付诸行动的信息使其生产力提升到新的高度。
10、大数据将被快速和可操作的数据替代
据一些大数据专家介绍,大数据已经死亡。他们认为,企业甚至没有使用他们能够访问的一小部分数据,而大数据并不总是意味着更好、更快,迟早有一天,大数据将被快速和可操作的数据所取代,这将有助于企业在正确的时间做出正确的决定。企业拥有大量数据,只有有效和快速地分析这些数据,并从中提取可操作的信息,才会带来更多的竞争优势。HERO译
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03