大数据应用趋势
㈠ 未来大数据发展的七大趋势
未来大数据发展的七大趋势
在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。
大数据正在不断改变人们的生活趋势一：数据隐私标准将出台大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。趋势二：成为重要战略资源在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色——影响着广告、产品推销和消费者行为。趋势三：分析方法发生变革大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。趋势四：与云计算深度融合大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，因此，从2013年开始，大数据技术与云计算技术必然进入更完美的结合期。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。趋势五：网络安全问题凸显大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。趋势六：催生数据分析师等职业大数据将催生一批新的就业岗位，如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。趋势七：大数据学科诞生数据科学将作为一个与大数据相关的新兴学科出现。同时，大量的数据科学类专着将出版。
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㈡ 大数据发展趋势是什么
—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
2020年，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模稳步增长。目前行业竞争格局从规模上看，以小型企业为主导;从地域分布上看，以北上广等一线城市为主;从行业应用方面看，以金融、医疗健康、政务等为主要类型;从投融资角度看，企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域是融资热点。
大数据行业市场规模保持高速增长
随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。根据中国信息通信研究院对大数据相关企业的调研数据，近年来我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2841亿元增长到5386亿元，增速连续四年保持在20%以上。根据近年来大数据行业市场规模增长态势，2020年大数据行业规模约为6670亿元。
㈢ 大数据时代有哪些趋势
数据驱动。实施国家大数据战略。大数据时代的到来，让“数据驱动”成为新的全球大趋势。《政府工作报告》
㈣ 现在大数据的发展趋势
主要有几点发展趋势：
一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapRece，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。
二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。
三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。
四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。
㈤ 大数据的发展趋势有哪些
——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
大数据与AI、5G、IoT等应用为公有云创造了巨大的需求，扮演着大数据基础设施服务提供者的角色，在大数据核心诉求的存储和计算能力上给予不可或缺的支撑。
大数据又赋能公有云行业的发展，将更好地参与到行业应用与数据变现的发展，催生大量的行业应用，为云服务未来扩充发展提供想象空间。积极的国家政策将持续推动各行业企业积极上云，拥抱数字化转型，公有云服务应用场景特别是数据应用不断拓宽。
近几年我国云计算行业的市场规模和渗透率均在持续增长，使得我国公有云市场进入了一个新的发展阶段。除此之外，在5G商用以及AI等技术发展的推动下，我国公有云市场规模始终保持高速增长趋势，根据中国信息通信研究院的数据统计，2018年，中国公有云市场规模达到437.4亿元，较2017年增长65.2%。
2012-2018年中国公有云市场规模统计及增长情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
㈥ 大数据未来的发展趋势
趋势一：数据的资源化
什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注专的属重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。
另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
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㈦ 大数据的发展趋势是什么
1、数据管理仍然困难
大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说，从不同的孤岛收集数据可能很困难，因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。
2、数据孤岛继续激增
这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。
由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。
3、流媒体分析突破之年
组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。
㈧ 大数据在未来有什么样的发展趋势
自己听了几十年的声音，在别人的耳朵里却完全不同，这时有科学依据的。
别人听回你的声音，是通过答空气传播，也就是空气的振动。而你自己听到的不仅有空气的振动，还有你自身物质（骨头等）的振动，准确的说是先通过人体传到耳朵，再通过空气传入耳朵，所以你听到的是一种
和声。
楼上说的对，可以录下来，慢慢听，但如果你的声音不好听，自己录下来听多了也不觉得多难听了，人总是自恋的，很多五音不全的还一天到晚哼哼，觉得自己唱功不俗。
我的建议是，不管别人怎么想，你自己该唱唱，怕神马。