2024年及以后大數(shù)據(jù)的主要趨勢

　　大數(shù)據(jù)正在推動組織處理進展情況、存儲和分析數(shù)據(jù)的方式發(fā)生變化重要的作用。這些好處正在刺激更多的創(chuàng)新。以下是四大趨勢研究。

　　大數(shù)據(jù)正在向各行各業(yè)各種類型和規(guī)模的組織證明其價值搶抓機遇。充分利用它的企業(yè)正在實現(xiàn)切實的商業(yè)利益，從提高運營效率特點、提高對快速變化的業(yè)務(wù)環(huán)境的可見性相互配合，到為客戶優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。

　　結(jié)果是品質，隨著組織發(fā)現(xiàn)這些典型的大型數(shù)據(jù)存儲的用途積極回應，大數(shù)據(jù)技術(shù)、實踐和方法正在不斷發(fā)展深化涉外。用于收集全會精神、處理、管理和分析的新型大數(shù)據(jù)架構(gòu)和技術(shù)整個組織的各種數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)又進了一步。

　　處理大數(shù)據(jù)不僅僅是處理大量存儲的信息智能化。數(shù)據(jù)量只是組織需要解決的眾多大數(shù)據(jù)問題之一。通常還存在各種各樣的數(shù)據(jù)——從分布在整個組織的數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化信息拓展基地，到存儲在文件綜合措施、圖像、視頻處理、傳感器攜手共進、系統(tǒng)日志、文本和文檔(包括等待數(shù)字化的紙質(zhì)數(shù)據(jù))中的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自然條件。此外擴大公共數據，這些信息通常以很快的速度創(chuàng)建和更改，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量水平參差不齊(準(zhǔn)確性)全過程，這給數(shù)據(jù)管理更高要求、處理和分析帶來了進(jìn)一步的挑戰(zhàn)。

　　大數(shù)據(jù)的四大趨勢正在幫助組織應(yīng)對這些挑戰(zhàn)優勢領先，并獲得其所尋求的好處經驗分享。以下是行業(yè)專家確定的四大大數(shù)據(jù)趨勢，以及它們對投資大數(shù)據(jù)部署的組織的意義新技術。

　　1搖籃、生成式人工智能、高級分析和機器學(xué)習(xí)不斷發(fā)展

　　隨著大量數(shù)據(jù)的生成創造，傳統(tǒng)的分析方法受到了挑戰(zhàn)，因為它們不容易實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的自動化分析。分布式處理技術(shù)，尤其是Hadoop和Spark等開源平臺推廣的技術(shù)不難發現，使組織能夠快速處理PB級信息。然后聽得懂，企業(yè)使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來優(yōu)化其商業(yè)智能和分析計劃推動，從依賴于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的緩慢報告工具轉(zhuǎn)向更智能、響應(yīng)更快的應(yīng)用設備製造，從而更好地了解客戶行為有效性、業(yè)務(wù)流程和整體運營。

　　大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展繼續(xù)以機器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)為中心資源配置。各種規(guī)模的組織越來越多地使用人工智能來優(yōu)化和改進(jìn)其業(yè)務(wù)流程形勢。在Enterprise Strategy Group的支出意向調(diào)查中，熟悉組織內(nèi)人工智能和機器學(xué)習(xí)計劃的193名受訪者中有63%表示機遇與挑戰，預(yù)計2023年將在這些工具上投入更多資金高效節能。

　　機器學(xué)習(xí)使組織能夠更輕松地識別數(shù)據(jù)模式，檢測大型數(shù)據(jù)集中的異常情況取得明顯成效，并支持預(yù)測分析和其他高級數(shù)據(jù)分析功能基地。其中的一些示例包括：

　　圖像、視頻和文本數(shù)據(jù)的識別系統(tǒng)大力發展。

　　數(shù)據(jù)自動分類約定管轄。

　　自然語言處理(NLP)功能，用于聊天機器人以及語音和文本分析集成技術。

　　自主業(yè)務(wù)流程自動化新創新即將到來。

　　網(wǎng)站和服務(wù)中的個性化和推薦功能。

　　能夠在海量數(shù)據(jù)中找到業(yè)務(wù)問題的最佳解決方案的分析系統(tǒng)作用。

　　事實上重要意義，在人工智能和機器學(xué)習(xí)的幫助下，企業(yè)正在利用其大數(shù)據(jù)環(huán)境應用的選擇，通過智能聊天機器人和更個性化的交互來提供更深入的客戶支持效率，而無需大幅增加客戶支持人員。這些支持人工智能的系統(tǒng)能夠收集和分析有關(guān)客戶和用戶的大量信息逐漸顯現，特別是當(dāng)與數(shù)據(jù)湖策略相結(jié)合時十大行動，可以聚合來自許多來源的廣泛信息。

　　企業(yè)也看到了數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的創(chuàng)新著力增加。當(dāng)數(shù)據(jù)以可視化的形式呈現(xiàn)時體系，比如圖表、圖形和圖表背景下，人們能更好地理解數(shù)據(jù)的含義多種場景。新興的數(shù)據(jù)可視化形式正在將人工智能分析的力量交到普通商業(yè)用戶手中。這有助于組織發(fā)現(xiàn)可以改進(jìn)決策的關(guān)鍵見解。先進(jìn)形式的可視化和分析工具甚至允許用戶用自然語言提出問題集中展示，系統(tǒng)會自動確定正確的查詢可靠保障，并以背景相關(guān)的方式顯示結(jié)果。

　　生成式人工智能和大型語言模型(LLM)可以在整個數(shù)據(jù)管道中帶來好處建設，進(jìn)一步改善組織的數(shù)據(jù)運營共同。生成式人工智能可以幫助自動化數(shù)據(jù)可觀測性監(jiān)控功能，通過主動警報和修復(fù)已識別的問題來提高質(zhì)量和效率，甚至編寫代碼行在此基礎上。它可以掃描大量數(shù)據(jù)以查找錯誤或不一致，或者識別模式并為數(shù)據(jù)團(tuán)隊生成最重要細(xì)節(jié)的報告或可視化探索創新。LLM為組織提供新的數(shù)據(jù)民主化能力開展。隨著生成式人工智能融入數(shù)據(jù)管理流程，數(shù)據(jù)編目極致用戶體驗、集成強大的功能、隱私、治理和共享都在興起充分發揮。

　　生成式AI和LLM的威力取決于用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量與時俱進。隨著所有行業(yè)對生成式人工智能的興趣和使用不斷增加，數(shù)據(jù)質(zhì)量比以往任何時候都更加重要解決方案。數(shù)據(jù)團(tuán)隊必須仔細(xì)監(jiān)控所有人工智能生成的數(shù)據(jù)操作的結(jié)果結構重塑。不正確或誤導(dǎo)的數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致錯誤的決策和代價高昂的結(jié)果。

　　2空白區、數(shù)據(jù)的多樣性推動了處理的進(jìn)步和邊緣計算的興起

　　數(shù)據(jù)生成的速度持續(xù)加快貢獻法治。這些數(shù)據(jù)大部分不是由數(shù)據(jù)庫中發(fā)生的業(yè)務(wù)交易生成的，而是來自其他來源應用優勢，包括云系統(tǒng)相對較高、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、視頻流以及智能手機和語音助手等智能設(shè)備發展需要。這些數(shù)據(jù)很大程度上是非結(jié)構(gòu)化的創新內容，在過去，這些數(shù)據(jù)大多未被組織處理和使用信息，從而變成了所謂的暗數(shù)據(jù)實踐者。

　　這讓我們看到了大數(shù)據(jù)的最大趨勢：非數(shù)據(jù)庫來源將繼續(xù)成為數(shù)據(jù)的主要生成者，進(jìn)而迫使組織重新審視其數(shù)據(jù)處理需求廣泛關註。尤其是語音助手和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在推動零售豐富、醫(yī)療保健、金融顯示、保險善於監督、制造業(yè)和能源以及廣泛的公共部門市場大局。數(shù)據(jù)多樣性的爆炸式增長，迫使組織思考超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫管理，作為處理所有這些信息的手段新型儲能。

　　此外，處理所生成數(shù)據(jù)的需求正在轉(zhuǎn)移到設(shè)備本身應用提升，因為處理能力方面的行業(yè)突破導(dǎo)致了越來越先進(jìn)的設(shè)備的開發(fā)，這些設(shè)備能夠收集數(shù)據(jù)并自行存儲數(shù)據(jù)業務指導，而不會對網(wǎng)絡(luò)新品技、存儲和計算基礎(chǔ)設(shè)施造成負(fù)擔(dān)。例如創造性，移動銀行應(yīng)用程序可以處理遠(yuǎn)程支票存款和處理的許多任務(wù)保持穩定，而無需將圖像來回發(fā)送到中央銀行系統(tǒng)進(jìn)行處理。

　　使用設(shè)備進(jìn)行分布式處理體現(xiàn)在邊緣計算的概念中能力，它將處理負(fù)載先轉(zhuǎn)移到設(shè)備本身，數(shù)據(jù)被發(fā)送到服務(wù)器。邊緣計算通過減少數(shù)據(jù)流經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求來優(yōu)化性能和存儲智能化。這降低了計算和處理成本生產製造，特別是云存儲、帶寬和處理費用綜合措施。邊緣計算還有助于加快數(shù)據(jù)分析速度多元化服務體系，并為用戶提供更快的響應(yīng)。

　　3攜手共進、大數(shù)據(jù)存儲需求刺激云和混合云平臺創(chuàng)新實力增強，以及數(shù)據(jù)湖的增長

　　為了應(yīng)對不斷增長的數(shù)據(jù)生成，組織正在花費更多的資源將這些數(shù)據(jù)存儲在一系列基于云和混合云的系統(tǒng)中擴大公共數據，這些系統(tǒng)針對大數(shù)據(jù)的所有V進(jìn)行了優(yōu)化。在過去的幾十年里，組織管理自己的存儲基礎(chǔ)設(shè)施設計標準，導(dǎo)致企業(yè)必須管理深度、保護(hù)和運營龐大的數(shù)據(jù)中心。云計算的發(fā)展改變了這種動態(tài)大部分。通過將責(zé)任轉(zhuǎn)移給云基礎(chǔ)設(shè)施提供商重要工具，如AWS、Google更加堅強、Microsoft提供有力支撐、Oracle和IBM，組織可以處理幾乎無限量的新數(shù)據(jù)配套設備，并按需支付存儲和計算能力的費用發展成就，而無需維護(hù)自己的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)中心性能。

　　由于監(jiān)管或技術(shù)限制，一些行業(yè)在使用云基礎(chǔ)設(shè)施方面面臨挑戰(zhàn)優勢。例如設計，醫(yī)療保健、金融服務(wù)和政府等受到嚴(yán)格監(jiān)管的行業(yè)都有限制品率，無法使用公共云基礎(chǔ)設(shè)施善謀新篇。因此，在過去的十年中開展面對面，云提供商開發(fā)了多種方法來提供更加適合監(jiān)管的基礎(chǔ)設(shè)施供給，以及將第三方云系統(tǒng)的各個方面與本地計算和存儲相結(jié)合的混合方法，以滿足關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的需求便利性。隨著組織尋求云計算的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)優(yōu)勢拓展應用，公共云和混合云基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展無疑將取得進(jìn)展。

　　除了云存儲和處理方面的創(chuàng)新之外相關，企業(yè)還在轉(zhuǎn)向新的數(shù)據(jù)架構(gòu)方法取得明顯成效，以應(yīng)對大數(shù)據(jù)的多樣性、準(zhǔn)確性和容量挑戰(zhàn)影響力範圍。企業(yè)不再試圖將數(shù)據(jù)存儲集中在需要復(fù)雜且耗時的提取大力發展、轉(zhuǎn)換和加載過程的數(shù)據(jù)倉庫中，而是正在發(fā)展數(shù)據(jù)湖的概念生動。數(shù)據(jù)湖以其本機格式存儲結(jié)構(gòu)化提單產、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。這種方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備的責(zé)任轉(zhuǎn)移給具有不同數(shù)據(jù)需求的終端用戶綠色化。數(shù)據(jù)湖還可以提供數(shù)據(jù)分析和處理的共享服務(wù)設計。

　　4、數(shù)據(jù)運營和數(shù)據(jù)管理脫穎而出

　　大數(shù)據(jù)處理至關重要、存儲和管理的許多方面將在未來幾年持續(xù)發(fā)展主動性。這種創(chuàng)新很大程度上是由技術(shù)需求驅(qū)動的，但也有部分是由我們思考數(shù)據(jù)和與數(shù)據(jù)相關(guān)的方式的變化驅(qū)動的改進措施。

　　一個創(chuàng)新領(lǐng)域是DataOps的出現(xiàn)範圍，這是一種專注于敏捷迭代方法的方法和實踐，用于處理在組織中流動的數(shù)據(jù)的完整生命周期發展的關鍵。DataOps的流程和框架解決了從生成到存檔整個數(shù)據(jù)生命周期的組織需求，而不是以零碎的方式考慮數(shù)據(jù)，由不同的人來處理數(shù)據(jù)的生成有所應、存儲道路、傳輸、處理和管理今年。

　　同樣空間廣闊，組織越來越多地處理數(shù)據(jù)治理合作關系、隱私和安全問題，大數(shù)據(jù)環(huán)境加劇了這種情況研學體驗。過去結構不合理，企業(yè)對數(shù)據(jù)隱私和治理的擔(dān)憂往往有些松懈，但新的法規(guī)使其對系統(tǒng)中個人信息的發(fā)生負(fù)有更大的責(zé)任深刻內涵。生成式人工智能增加了組織需要考慮的另一層隱私和道德問題競爭力。

　　由于普遍存在的安全漏洞，侵蝕了客戶對企業(yè)數(shù)據(jù)共享實踐的信任逐步改善，以及在整個數(shù)據(jù)生命周期中管理數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)宣講手段，組織越來越關(guān)注數(shù)據(jù)管理，并更加努力地保護(hù)和管理數(shù)據(jù)發行速度，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)跨越國際邊界時。新的工具正在出現(xiàn)強大的功能，以確保數(shù)據(jù)留在需要的地方積極拓展新的領域，在靜態(tài)和動態(tài)中得到保護(hù)，并在其生命周期中得到適當(dāng)?shù)母櫋?/p>

　　總之與時俱進，這些大數(shù)據(jù)趨勢將繼續(xù)塑造2024年的大數(shù)據(jù)形態(tài)應用。

　　來源：千家網(wǎng)