2017大数据前瞻:十大趋势将迎爆发式数据增长

大数据发展已经成为未来科技发展的走向和必要的开端,预计2017年大数据十大新趋势走向将会迎来爆发式的数据增长。

1.大数据实现可视化服务

数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成,无论数据资源在哪里,图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。可视化数据不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据,便能轻松地创建和发布图表,目前国际上已经有一些企业在发展大数据可视化做深入的研究,专门提供大数据可视化服务。

2.大数据进入资本市场

最近发数据的行业应用也开始火热起来。"微众银行"的大数据金融概念深得国家支持,符合"普惠银行"的政策。相信以后会有更多的行业跟大数据扯上关系,走向资本市场,我们期待的是国内大数据企业在未来资本市场的大爆发。

3.大数据产生在非结构化数据库里

结构化数据分析的历史已经很久了,至少在计算机数值计算开始的时候就有了,说已经有四十年也不为过,新闻,视频,图片,音频,网页这些形态每天在数以万计的产生庞大的数据量,而这些数据不是以符号数字的形式存在的,大型的社交网络,媒体网络,都是以视频,图片,音频,网页形式存在,未来大数据将在非结构化中日益增加。

4. Hadoop依然是老大

Hadoop这个单词如今铺天盖地,几乎成了大数据的代名词。仅仅数年时间,Hadoop从边缘技术迅速成长为一个事实标准。如今想玩转大数据,搞企业分析或者商业智能,没有Hadoop还真不行。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施:它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

5.非机构化数据将要凸显

一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例,科技日益发展壮大,非机构化数据将要凸显占领结构化高度。

6.消费垃圾数据将继续

人们将继续追寻大数据,一直追到垃圾堆看到垃圾数据,诈骗电话、免费WiFi窃取用户信息等关系到消费者权益的问题被逐一曝光,针对广大中国网民,就各种假货和欺诈行为通过更直接的方式进行采样和分析判断,这些都将是无用的垃圾数据,甚至是有害的数据。

7.企业不需要大数据CEO

当前可以指引公司的发展方向的责任才重大,作为回报,相当多的公司利润落入管理层的腰包。如果在这一级别上作出错误的人事任命,发生灾难的可能性将非常明显。因此,目前企业不会填补大数据执行官,大数据还没有发展到人人皆知的地步。

8.数据造假成为安全隐患

大数据允许混杂数据甚至错误数据。这是因为,大数据能够通过造假数据的特征将其辨识出来。造假的数据和平常的数据不一样,可以通过环比、同比、类比,发现数据中的异动,判断企业是否存在数据造假行为,即便如此,数据造假问题短时间是不可能消失的,同时带来的安全隐患,从而为各个行业指导错误的方向,失之毫厘,差之千里。

9.数字智慧城市将要壮大

智慧城市相对于数字城市概念,最大的区别在于对感知层获取的数据进行大数据处理,从而获得支撑和保障智慧城市顺利运营的多元信息,要实现对数字信息的智慧处理,前提是引入大数据处理技术,从而来整合分析跨地域、跨行业、跨部门的海量数据的处理,将特定的信息应用于特定的行业和特定的解决方案中,智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用的过程,大数据是智慧城市各个领域都能够实现"智慧化"的关键性支撑技术。

10.结构化数据安全性低

结构化数据的存在至少有40年之久,这种数据存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现数据,因此加密方式多样化,安全性高,相比非结构化数据最近几年才兴起,它是以图片,音频,视频,文档形式存在,加密繁琐困难,安全性低,然而二者属于包含的关系,多数企业更倾向于以结构化数据的形态存在。

本文作者:佚名

来源:51CTO

时间: 2024-09-27 14:49:58

2017大数据前瞻:十大趋势将迎爆发式数据增长的相关文章

2013年展望:大数据发展十大趋势分析

本文讲的是2013年展望:大数据发展十大趋势分析,2012年大数据发展如火如荼,大有赶超云计算之势.如果把今年比作大数据落地生根的一年,那么2013年将迎来其茁壮成长,甚至开花结果的一年.有预测称,大数据市场将以每年40%的速度增长,2012年大数据市场规模约为50亿美元,2013年将翻倍.2013年大数据发展有哪些新趋势呢?不管是IDC.Gartner还是国内大数据研究机构都给出了各自的答案,笔者在这里总结一下各方观点,并谈谈自己的想法. 预测1:开源大数据商业化 随着闭源软件在数据分析领域的

2014 年大数据市场趋势十大预测

大数据是2013年热度最高的技术词汇,这一年大数据市场也实现了高速增长,越来越多的企业开始拥抱大数据解决方案,而随着生态系统的日益成熟,Hadoop也不再是天才技术人员的玩具,而是数据科学家和业务人员手中挖掘数据商业价值的强大"矿机". 如果说2013年只是大数据市场的热身赛和预选赛,那么2014年大数据市场将迎来世界杯盛宴,近日CIO杂志给出了2014年大数据市场十大预测,IT经理网编译整理如下: 预测一.大数据腾云.2014年大数据将从概念走向实用,并与云计算服务整合.例如云计算服

盘点:2011数据中心十大重要变化

国外eWeek认为2012主题为"如何控制数据"及其附属数据中心.那些知道如何控制存档和现有观点看待数据的人,往往是那些拥有新思维能够帮助促进业务发展的人.2012年IT将进一步发展,其中重要的技术趋势包括云服务和系统,数据中心使用更低的能源,更大工作负载和存储能力特征的"大数据",日益增长的自动化系统应用和业务整合. 那么,即将逝去的2011这一年中,数据中心到底有哪些新变化呢?下面,就让我们来一起看看吧. 2011数据中心十大变化 一.数据分析 很早就有数据分析

2014年大数据市场趋势十大预测

大数据是2013年热度最高的技术词汇,这一年大数据市场也实现了高速增长,越来越多的企业开始拥抱大数据解决方案,而随着生态系统的日益成熟,Hadoop也不再是天才技术人员的玩具,而是数据科学家和业务人员手中挖掘数据商业价值的强大"矿机". 如果说2013年只是大数据市场的热身赛和预选赛,那么2014年大数据市场将迎来世界杯盛宴,近日CIO杂志给出了2014年大数据市场十大预测,IT经理网编译整理如下: 预测一.大数据腾云.2014年大数据将从概念走向实用,并与云计算服务整合.例如云计算服

2012年企业家犯罪十大罪名与十大风险点

一.十大企业家犯罪罪名 二.十大企业家犯罪风险点 第四部分 2012年企业家犯罪十大罪名与十大风险点 一.十大企业家犯罪罪名 在所统计的245个企业家犯罪媒体案例中,共涉及80个可识别的罪名.对同一案件在不同程序中被认定为不同罪名的,以当年最后程序所认定的罪名为准.在同一案例中,数人触犯同一罪名的,计为一例,并以罪名适用频次为基本标准,从80个罪名筛选出适用率最高的十个罪名. 1.贿赂犯罪 67例.占全部245起案例的27%.其中受贿类犯罪52例,行贿类犯罪15例,共同构成了企业家犯罪最为常见的

2017年大数据发展十大新趋势

2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布,希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据. 数据量将持续增长 数据量的不断增加意味着通过数据的快速分析获取宝贵的市场洞察已经成为大数据业务运营的关键环节.机构和企业组织必须将其内部未被利用的每一字节的大数据,也就是我们所谓的"黑暗数据"(dark data)加以合理化的整合并转化成可以利用的数据资源. 如果大数据还没有为你的企业带来可供战略参考用的新见解,那么在2017年记得为你所在的企业提出有关大数据的创新计划,只有这样

预测未来大数据的十大趋势

在近日英特尔举行的"大数据论坛"上,IDC分析师对大数据十大的未来给出以下十大预测. 1. Hadoop迈向商业化 2. 部分早期的Hadoop项目面临挑战 3. 开源软件带来更多相关市场机会 开源软件提供了很多解决问题的技术思路,并且完全免费使用,成本优势十分明显,但周震刚做了一个比喻:水是免费的,但为何很多人买瓶装水呢? 4. 大数据推动软件公司间的并购 没有任何企业可以包容整个市场,大公司为了增强实力必然并购新生的小公司. 5. 针对大数据的Appliance市场迅速增长 包括D

Verizon《市场状况:物联网2017》报告的十大摘要

麻烦让点地方,消费者应用程序:Verizon的<市场状况:物联网2017>报告表示,物联网今年正在进军企业领域. Verizon的第三份年度报告通过原始和第三方研究.以及案例研究来了解物联网的商业价值.今年,物联网在平台开发和安全等方面取得了长足的进步.虽然物联网对于企业来说正在变得更加友好,不再仅是一个消费者游戏,但企业采用的速度仍然很慢,这为解决方案提供商提供了空间,他们可以介入进来,帮助他们的客户考虑使用物联网来改善自己的业务. 这里是摘自Verizon的报告的十大摘要. 企业应用状况

参考消息:2015大数据发展十大预测公布

记者从近日召开的2014中国大数据技术与学术大会获悉,近年来,在各方的共同推动下,我国的大数据产业取得了长足发展,但一些新特点.新现象也层出不穷.会上发布的<中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)>预测, 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点. 一.结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算.深度学习.语义计算以及人工智能等相关技术结合.大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确.更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析.要达到这一目标,需