做网站需要先搞目录么,信阳做网站公司汉狮价格,网站seo的重要性,建设和住房保障部 网站大数据行业预测 编译 李升伟 和所有预测一样#xff0c;我们必须谨慎对待这些预测#xff0c;因为其中一些预测可能成不了事实。当然#xff0c;真正改变游戏规则的创新往往出乎意料#xff0c;甚至让最警惕的预言家也措手不及。所以#xff0c;如果在来年发生了一些惊天…大数据行业预测 编译 李升伟 和所有预测一样我们必须谨慎对待这些预测因为其中一些预测可能成不了事实。当然真正改变游戏规则的创新往往出乎意料甚至让最警惕的预言家也措手不及。所以如果在来年发生了一些惊天动地的事情彻底动摇了我们对数据所能做的事情的认识而我在这里错过了那就怪水晶球吧。 大数据经济价值将达4500亿美元 据 Expert Market Research 称2020 年全球大数据市场规模达到 2080 亿美元预计将以 10% 的年复合增长率稳步增长到 2026 年将达到 4500 亿美元。这种增长主要归因于人们日益增长的愿望即让所有业务数据在竞争激烈的市场中具有可操作性而物联网设备的增长则促进了大数据解决方案的扩展。
高容量、高速度和高多样性这些特征中的一个或多个用于定义大数据即对于传统数据处理应用程序而言过大或过复杂的数据集。 物联网将成为主流 现在市场上有大量可穿戴和数据设备。有些很棒有些则显然是时髦的缺乏实际用途。随着人们对随时保持连接的需求不断增长2022 年可能是它们突破电脑技术狂和早期采用者市场的一年。期待很快在街上看到也许撞到第一个戴智能眼镜的人。
快速增长的移动数据流量、云计算流量以及人工智能(AI) 和物联网(IoT) 等技术的快速发展都导致数据集的数量和复杂性不断增加。例如预计到 2025 年联网的物联网设备将产生 79.4 ZBs的数据。 人工智能和机器将做出更好的决策 目前大数据通常作为决策的指导而决策大多仍由人类做出。预计这种情况在不久的将来会有所改变因为机器学习的进步使我们更接近这样一个水平数据塞饱的机器能够做出比人类更准确、更可靠的决策我知道这很可怕。 预测分析的兴起 大数据和商业智能的实际结果是预测分析。许多组织正在有效地利用大数据分析的各种功能来预测潜在的未来趋势其中包括利用大量市场、新客户、云、应用程序、社交媒体或产品性能数据进行预测分析。龙头企业、中小企业甚至初创企业都在使用预测分析来应用人工智能/机器学习算法、开展预测营销和数据挖掘、消除瓶颈并优化内部流程。根据一份领先的报告预计到 2026 年底全球预测分析市场规模将达到惊人的 220 亿美元。 商业智能 商业智能BI已经为多个领域带来了变化包括营销、消费者服务、客户体验和整个电子商务领域。到 2024 年全球 BI 和分析软件市场的价值预计将达到 176 亿美元。BI 软件完美而高效的数据处理能力可帮助世界各地的公司轻松实现其企业目标和数据目标。 云原生分析将成为必需品 高德纳公司表示截止2022 年公共云服务将成为 90%的数据分析创新和流程的必选。随着数据分析向云端迁移云原生分析将成为所有领导者和行业利益相关者的必需品。云原生分析将使数据分析师能够将正确的服务与正确的用例相结合这可能会产生治理和集成开销。除了深入分析成本和定价模型外数据和分析领导者还需要优先考虑工作负载以利用云功能。 数字化转型 数字化转型源于组织结合自动化和数字化的能力。随着全球商业格局变得更加竞争激烈、更加复杂、更加以数据为中心大数据已成为数字化转型的关键驱动力之一。全球各地的企业利用大量非结构化数据来发现与其业务模式相关的隐藏模式大数据变得越来越重要。 医疗救治与疫情防控 在疫情肆虐的世界中大数据分析和人工智能在获取最可靠信息方面发挥了极其可靠的作用。除了帮助研发新型治疗方案外大数据还提供了获取正确信息的机会和来源例如患者记录、新冠肺炎统计数据、患者旅行报告等。医学专家使用“精准医疗”一词即医学专家能够通过大数据分析设计高度精准的治疗方案。 数据即服务 (DaaS) 数据即服务 (DaaS) 并不是一个全新的概念因为它已经使用了相当长一段时间。DaaS 是指使用云提供多种服务例如集成、存储、处理和分析的数据管理策略。所有这些服务都是通过网络连接提供的。然而以前提供这些服务是一项艰巨的任务因为网络带宽是一个限制因素而且数据处理能力也有限。随着大数据分析的发展数据即服务正在蓬勃发展据估计到 2023 年市场规模预计将达到 107 亿美元。 增强数据管理 德勤和高德纳两家咨询公司将增强数据管理Augmented Data Management, ADM列为最新技术趋势并表示将其与人工智能和机器学习相结合可以为数据管理带来各种好处。增强数据管理是一种增强数据管理任务自动化能力的应用程序。因此ADM 是 2022 年大数据领域值得押注的潮流引领者。 网络安全分析、区块链和隐私增强计算 保护传统边界的网络安全策略处理、共享、传输和分析在企业中越来越普遍。这种主动的网络安全方法基于身份并使用数据收集和分析网络安全分析功能来更快地检测威胁和执行手动安全任务。 文本分析将得到更广泛的应用 我们存储用于分析的数据越来越多地是非结构化形式。过去几年文本分析变得越来越复杂而且这种趋势还将继续下去。计算机将越来越擅长“阅读”一段文本或将语音转换为文本并识别主题和情绪这意味着它可以像结构化数据一样进行分类和分析。 数据可视化工具将主导市场 专门设计用于将数据可视化的软件将变得越来越复杂应用也越来越广泛让我们更容易发现因果关系之间的模式和联系。预计该市场的增长速度将比其他商业智能软件产品快 2.5 倍。 隐私问题将引发巨大恐慌 近年来苹果、索尼和 Snapchat 服务用户遭遇的重大安全漏洞并未引起公众足够的恐慌阻止他们在社交媒体和其他网络服务上分享私人生活细节。事实上似乎比以往任何时候都有更多的人认为为了享受新技术带来的便利和实用性向公司提供个人信息只是小小代价。但我们是否正走向一场“完美风暴”——黑客已经表明他们能够破坏最安全的系统而政府和执法机构却迟迟未能扫清阻碍许多漏洞被绳之以法的障碍。一次毁灭性的黑客攻击或信息泄露可能足以开始改变人们的态度并恢复我们对如何对自己的个人数据负责的更多常识。 公司和组织将很难找到数据人才 预计到2023年全球将有 440 万人从事与大数据分析直接相关的工作。但这还不够。一项调查显示到2023年70% 的美国企业将制定数据战略或计划在不久的将来制定数据战略。提供大数据分析相关课程的大学数量继续快速增长但在可预见的未来接受过必要技能培训的工人仍将短缺。 大数据将提供解开宇宙奥秘的钥匙 大型强子对撞机目前正在升级并于2023年初恢复运行。目前它每年从每秒发生 6 亿次的高速质子对撞中收集约 30 Pb 的信息。这些信息通过遍布 36 个国家/地区的 170 个计算设施的网络进行分析使其成为迄今为止规模最大的科学大数据实验。它已经成功识别出与理论上的希格斯玻色子相匹配的粒子——许多人认为这一发现意味着我们在尝试了解宇宙如何运作和形成方面正朝着正确的方向前进。当它再次旋转时其功率将是之前的两倍谁知道它还会发现什么呢 资料来源Big Data Analytics News
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