数据分析领域的五大趋势

本文目录一览

• ⒈大型企业大数据创新的五大重要趋势
• ⒉数据分析技术有什么发展趋势?
• ⒊盘点大数据分析领域五大趋势

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⒈大型企业大数据创新的五大重要趋势

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大企业大数据创新的五大趋势_数据分析师考试

“大数据”不再只是一个流行词，大数据分析的运用正在成为一个日益现实的问题，甚至IBM也宣布了这一点投资10亿美元开发PowerLinux系统以支持其大数据计划。

从项目规模来看，大项目在利用大数据方面更有优势。 根据ForresterResearch对大量大型企业的研究数据，每个企业平均产生的数据量约为50TB的非结构化数据、2TB的半结构化数据、12TB的结构化数据。

不过，Forrester首席研究分析师BryanWang也指出，大型企业对量化大数据的综合运用仅跟踪12%左右。

目前，约有20%的企业正在使用大数据技术，另有37%的企业正在规划大数据项目，希望通过大数据分析的力量实现卓越的企业追踪。 那么大数据应该如何应用到大项目中呢？以下是大型企业大数据创新的五个关键领域。

1)混合云数据。 混合数据云的主题是强调大型企业不太可能放弃现有的数据基础设施。 来自Oracle、IBM和Microsoft的数据为最大公司的运营构建了系统。 实施数据基础设施技术的目的是将这些现有系统集成为混合系统，同时吸收非正式和外部数据。

但按照传统方法做到这一点并不容易。 尽管现有系统得到维护，但这些传统供应商的技术可能仅限于现有项目，因为来自企业的新资金更有可能保留用于新供应和新平台。

StubHub拥有一个包含25个结构化和非结构化数据源的网络数据库。 StubHub首席数据工程师SastryMalladi表示，使用开源产品对于避免锁定专有架构非常重要。 “目前最重要的创新是如何创建混合数据系统，”马拉迪说。

2)移动性推动大数据投资。 移动平板电脑及其位置、共享和便携性为大数据创新提供了一个通用平台。 在线健康网站MapMyFitness最初是记录用户的跑步路线，后来扩展到包括各种健身活动以及个人健康监测。

MapMyFitness副总裁MattMcLure见证了该公司的用户数量增长到190,000名，并培育了混合私有云和公共云基础设施，以鼓励用户行为，例如夏季骑自行车。 “我们处于互联健康和健身生态系统的中心，”麦克卢尔说。 与安全访问和战略监控相关的扩展要求促使该公司使用Facebook和Google等公司开发的数据技术。

　3）大数据可以包围并增强现有应用程序。 StubHub推出了体育和娱乐赛事门票交易平台。 公司现在对该项目及其所有运营有了更广阔的视野，包括社会评论、住宿、餐饮和交通服务。 这些社交网络驱动混合模型，捕获和处理大量数据并驱动推荐引擎。 传统的交易系统在设计时根本没有考虑到这种类型的用户输入。

4）物联网将使大型项目看起来像当前的品牌。 美国商业智能供应商SAS的高级总监PaulBachteal展示了他们何时开始考虑将所有数据带入组织，将物联网从概念变为现实，并构建用于收集、存储、分析和创建的系统。 在预测分析中，所需的技能供不应求。

以铁路机车为例，Bacheal表示，一旦配备传感器并连接到分析系统，客户将能够更准确地预测零件磨损，从而减少设备故障。

5)伟大的创新来自于数据领域。 沃尔玛计划经常发布产品价格并选择产品描述的图像。 沃尔玛实验室高级工程总监DigvijayLamba表示，用于在决策过程前端扰乱人群的技术完善了大数据的范围。

现有的大数据系统擅长分析巨大的数据池，但仅限于数据进入系统时。 众包意味着在大数据处理的前端添加对数据的访问，以提高分析性能。 “我们需要在系统结束之前上去，”兰巴说。 它不再是大数据的热门话题，但大数据正在为刚刚进入市场的系统创造新的思考方式。

以上相关内容是小编分享的关于大企业创新的五个重要时刻

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⒉数据分析技术有什么发展趋势?

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1.更智能、负责任且可扩展的人工智能

人工智能和机器学习的影响力越来越大，要求企业采用新技术来创建消耗更少数据的更智能的人工智能解决方案。 、道德且更可持续。 通过实施更智能、响应速度更快、可扩展性更强的人工智能，企业组织将使用学习算法和可解释的系统来加速价值实现并创造更大的业务影响。

2.可组合的数据和分析

开放容器分析架构使得数据分析功能更加可组合。 可组合数据分析利用多个数据科学、分析和人工智能解决方案的组件来快速构建灵活、用户友好的智能应用程序，帮助数据分析领导者将见解和行动联系起来。 随着数据焦点转移到云，可组合数据分析将成为开发支持云市场、低代码和无代码解决方案的分析应用程序的更灵活的方式。

3.数据架构是基础。

更大的数字化和不受约束的消费者正在推动数据领导者变得越来越高效。 更多数据架构的日益普及将影响组织信息资产日益增长的种类、分布、规模和复杂性。 数据架构使用分析功能来持续监控数据管道。 通过对数据资产的持续分析，支持多样化数据的设计、部署和使用，减少集成时间30%、部署时间减少30%、维护时间减少30%。 70%。

4.从大数据到小数据再到丰富数据

疫情给商业带来的巨大变化，催生了富含数据的机器的出现。 历史数据。 学习和人工智能模型变得越来越不重要。 与此同时，人类和人工智能做出的决策变得更加复杂和要求更高，要求数据分析领导者拥有更多种类的数据才能更好地了解情况。

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⒊盘点大数据分析领域五大趋势

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盘点大数据分析领域的五个主要趋势_数据分析师考试

目前，大数据分析是一个非常热门的行业，看来企业数据已经变得非常有价值。 企业开始尝试利用大数据来提高业务竞争力，但大数据分析行业仍处于快速发展的早期阶段，每秒都在产生新技术。

1.基于云的大数据分析

Hadoop是一个用于处理大数据集的框架和一组工具。 它最初设计用于在一组物理机器上工作。 但现在这种现象已经改变，越来越多基于云的数据处理技术不断涌现，比如亚马逊的云数据BI托管、谷歌的BigQuery数据分析服务、IBM的Bluemix云平等等。 这是一个基于云的大数据分析平台。

目前，大数据分析工作开始向云计算转移，因为大数据分析需要安全、稳定、可靠的审计环境。 目前，很多企业已经开始与云服务公司合作，希望得到一个能够覆盖各个部门的云平台来支撑公司的数据分析业务。 随着云平台成本的降低，这一趋势将加明显。

2.Hadoop：新型企业数据操作系统

Hadoop作为一个分布式分析框架，目前正在演变成分布式资源管理器，并可能成为通用操作系统的重要组成部分数据分析。 通过该系统，您可以将不同的数据操作和分析操作输入到Hadoop分布式存储系统中执行。

这是什么意思？由于SQL、MapReduce、内存、流处理、图形分析等类型的工作负载都可以在Hadoop上运行并具有足够的性能，因此越来越多的企业将使用Hadoop作为企业数据中心。

3.更具预测性的分析

随着大数据的发展，分析师不仅将处理更多的数据，而且还将拥有大量的工具来处理许多属性。 然而，随着大数据行业的发展，旧的数据分析更多的是提供预测功能，毕竟人们更愿意将原始数据用于未来有益的目的。

4.更多、更好的NoSQL

取代传统基于SQL的关系数据库的产品称为NoSQL数据库，现在在某些类型的分析应用中越来越流行。 而且这种势头还在持续增长，预计未来将会有15到20个开源NoSQL数据库并存，各有各的专长，这些数据库将会快速增长。

5.内存分析

现在使用内存数据库来加速分析和处理的方法越来越流行，许多基于内存的分析管理工具不断涌现，尤其是亚马逊的一体式HANA机器。

除了分析软件看好这个市场之外，英特尔作为全球企业级市场的处理器厂商，也非常看好这个领域的发展，推出了产品，其内存支持将会变得越来越大，有些产品甚至支持比硬盘更大的容量。

总结：数据分析是一个热门行业，也是一个未来有很大发展的行业。 因此，很多厂商都在推出大数据分析领域的产品，在选择产品时请注意，由于数据分析还没有达到成熟的市场阶段，市场上的分析工具参差不齐。 ，最好选择知名品牌。

以上是小编分享的关于大数据分析领域五个主要趋势的相关内容。