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大數(shù)據(jù)發(fā)展的技術趨勢

1．首席數(shù)據(jù)官開始崛起

隨著企業(yè)努力克服由變化帶來的沖擊，同時需要立足于數(shù)字化時代與競爭對手進行對抗，相信將有更多企業(yè)將關注重點放在新的高管職位——首席數(shù)據(jù)官（CDO）身上，而這類角色也將成為推動業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略的中堅力量。國內企業(yè)陸陸續(xù)續(xù)開始設置首席數(shù)據(jù)官，有的企業(yè)已經設置了專職數(shù)據(jù)部門。

2．可視化推動大數(shù)據(jù)平民化

無代碼編寫要求的應用已經成為企業(yè)需要重視的一種可行方案，旨在簡化業(yè)務用戶獲取所需信息的流程。越來越強大的可視化工具將成為業(yè)務人員能夠參與到大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮其主觀能動性的橋梁，可視化的發(fā)展為IT能力較弱的企業(yè)提供了應用大數(shù)據(jù)的一個有效途徑。舉個例子來說，給大家一張全國各省網民占比的表格（隨機排列），讓大家在5秒內找出前三名和倒數(shù)第三名，估計是很難的，但是如果是給大家一個柱形圖，估計一眼就看出來了。

3．智能化嵌入

服務端的嵌入?，F(xiàn)在越來越多的信息化系統(tǒng)整合了數(shù)據(jù)分析能力，未來可能所有系統(tǒng)都會整合數(shù)據(jù)分析能力。

終端的嵌入。比如現(xiàn)在每個手機上都會有個語音助手，它背后是大數(shù)據(jù)平臺的支撐。目前已經出爐的方案包括機器人、自動駕駛車輛、虛擬個人助手及智能顧問等，未來我們所接觸到的設備都會嵌入大數(shù)據(jù)的分析處理能力。

4．機器學習迎來上揚態(tài)勢

未來，機器學習將成為“數(shù)據(jù)準備與預測分析工作的必要前提”。許多企業(yè)已將先進機器學習技術視為重要的未來戰(zhàn)略趨勢。原因是大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展一定是解決更多的實際問題，解決實際問題需要依靠更完善的算法模型，而這些正是機器學習的用武之地。

5．開源應用加速

Hadoop生態(tài)的熱度依舊不減，Spark正快速崛起?；陂_源技術的解決方案也越來越完善，應用也越來越普及?；陂_源的人才隊伍也在迅速壯大。開源讓更多的企業(yè)、組織能夠快速、低成本邁進大數(shù)據(jù)這個門檻，快速去嘗試做些實驗進入這個領域。

6．數(shù)據(jù)服務逐漸形成規(guī)模

筆者認為有三個原因：一是我們不可能都做數(shù)據(jù)的礦工，沒必要做重復勞動；二是數(shù)據(jù)未來一定是多維度的整合，這樣才會產生的價值。但是多維度的整合就會有數(shù)據(jù)交易，數(shù)據(jù)交易的實質是數(shù)據(jù)服務，數(shù)據(jù)服務能比較好地解決安全、速度、時效等問題，而且是直接面向業(yè)務問題的，更能帶動大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展；三是越來越多的企業(yè)利用自己擁有的數(shù)據(jù)進行上層應用開發(fā)，提供增值的數(shù)據(jù)服務，如用戶賬號安全檢測、用戶可疑行為識別等。

7．算法市場的興起

數(shù)據(jù)的價值是通過一定的算法模型進行分析之后實現(xiàn)的，能夠解決某一個或者某一類的問題。但是算法的開發(fā)難度非常大，隨著時間的推移，企業(yè)將意識到很多算法與其自行開發(fā)，不如通過市場購買，而后直接向其中添加數(shù)據(jù)即可。

8．互聯(lián)網、金融、健康保持熱度，智慧城市、企業(yè)數(shù)據(jù)化、產業(yè)互聯(lián)網將成為新的增長點

互聯(lián)網、金融、健康領域依然是大數(shù)據(jù)應用的前沿領域。同時智慧城市大數(shù)據(jù)應用越來越多，智慧城市已經進入高速成長期，大數(shù)據(jù)是智慧城市建設的核心內容之一，比如智慧城市的運營中心，它的一個落腳點也是在大數(shù)據(jù)的融合和利用上面。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)化發(fā)展，產業(yè)互聯(lián)網雛形已現(xiàn)，基于產業(yè)互聯(lián)網的大數(shù)據(jù)應用正快速發(fā)展，產業(yè)互聯(lián)網在很多地方已經開始試點，把一個產業(yè)鏈上的企業(yè)數(shù)據(jù)整合在一起去優(yōu)化這個產業(yè)的發(fā)展。自建大數(shù)據(jù)平臺或采購外部數(shù)據(jù)服務提升自身競爭力已成為共識，越來越多的企業(yè)進入實施階段。