目前，大數據和數據分析對於政府和企業而言都是至關重要的資源。在很大程度上，由於雲計算的發展，企業現在可以實時跟蹤和分析業務數據量，並相應地對其業務流程進行必要的調整。隨著行業深入到AI時代，那麼企業最應該關注哪些大數據發展趨勢呢？
鑑於大數據分析市場預計將來在未來幾年將一直會是一個為企業帶來利潤豐厚的利器，那麼這對企業開展業務的方式意味著什麼？企業是否應該考慮利用數據分析啦推動業務發展？以下是影響當前形勢的11種大數據趨勢，可幫助企業看到更大的前景。
迎接數字化轉型的浪潮
數字化轉型將將推動全球技術的發展，無論是已經完成轉型的或即將進行數字化轉型的，這中間產生的數據量都將是龐大不可估量的。同時，隨著IaaS供應商全面覆蓋建立數據中心，數據量將繼續增長。
數字化轉型與物聯網（IoT），人工智能（AI），機器學習和大數據齊頭並進的熱詞。
到2025年，物聯網連接設備預計將從目前的267億臺達到驚人的750億臺，很容易看到大數據來自何處。
機器學習和AI將對數據中心和操作系統中的大量數據進行分析，瞭解數據之間隱藏的關係，並進行數據存儲和用來決策預測。
儘管如此，企業仍有大量工作要做以優化其數據服務器上所有數據的使用。例如，僅在美國經濟中，由於不良的數據質量，它們每年就損失多達3.1萬億美元。這些企業如何解決這個問題還有待觀察。
要點
物聯網，IaaS，人工智能和機器學習形式的數字化轉型正在產生大數據，並將其推向人類歷史上聞所未聞的領域。
單單使用物聯網連接的設備就可以達到一個水平，在這個範圍內，每一個有人居住生活的房屋和建築物中都會有多個連接的設備。 人們仍然需要學習很多知識，才能從所有這些數據中弄清楚。
人工智能和機器學習以及即將出現的量子計算機被視為實現所有目標的最佳選擇技術工具。
大數據有助於氣候變化研究
用可靠的數據支持聯合國政府間氣候變化組織（IPCC）等氣候變化組織的觀點和預測，將平息這場激烈的氣候變化辯論。在這之後，各國將最終共同努力，執行拯救地球所需的必要行動。
這並不是說，這些數據還可能顯示出關於地球氣候真正變化的其他有趣的見解。不管是什麼情況，如果沒有源數據的出現，就不會因為氣候變化而受到人們的爭論。
人們想知道二氧化碳的排放是否會引起氣候變化，想知道遙遠的星系是否能揭示太陽系的某些運行模式以及銀河系的正常天體旋轉？
那麼，這需要來自地球及其大氣層所有大型科學觀測站的數據不斷輸入。
不僅如此，還必須整合來自海洋研究、地球科學、氣象研究中心，甚至是令人難以置信的核研究設施的不可思議的大量投入，因為它們近似於從大爆炸到當今宇宙時代的事件。
為什麼企業要擔心氣候變化？
一方面，如果當地氣溫降得很低，農業生產將受到最嚴重的影響。
另一方面，嚴重的氣候變化將嚴重影響全世界人民的健康。這對世界各地的企業來說意味著什麼，甚至都無法想象。
資源枯竭？大規模人口流動？淹沒在海洋中的大片土地？食品安全被忽視？政府無法應對土地和人口的毀滅性變化？面對這些，企業將何去何從？
要點
大數據對氣候變化辯論至關重要，尤其是一開始就沒有設定偏見的數據。
建立氣候變化真相的大數據將來自全世界不同的研究機構，從地球科學，粒子物理研究中心到海洋研究數據集，應有盡有。
在氣候變化辯論中，企業面臨許多風險。
實時分析獲得更多關注
網球領域
除了2019年溫布爾登決賽中德約科維奇-費德勒的比賽精彩紛呈之外，觀眾們還對眼前不斷出現的現場統計數據感到興奮，這些數據與眼前正在上演的場上戲劇密切相關。那些偶爾關注遊戲的人陷入了描述遊戲展開的數字衝突中。轉眼間，他們就成了數據分析師，而不用關心現場評論員掃興的廣告來。
對於那些支持費德勒的觀眾來說，除了獎盃，他們幾乎什麼都贏了。費德勒從重要的統計數據上領先，但當獎盃在線上時，最重要的是離合器的打法。因此，德約科維奇拿下獎盃，讓成千上萬甚至數百萬的費德勒球迷流下了眼淚。
除了網球領域，NBA和足球也一直在使用大數據分析，其他主要運動也是如此進行數據分析。
但是，由於一些原因，現場統計分析報告可能更有趣。
金融領域
除了體育運動，想象在金融界能用到這樣的數據分析，從而產生數據報告，通過實時的數據流，可能能預測到一個金融欺詐的發生，同時能關聯到其他的罪犯信息。通過機器學習及大數據可視化來阻止金融領域日益複雜的犯罪行動，就將減少巨大的損失。
正在努力使用大數據、人工智能和機器學習來預測地震和其他自然災害的發生，這對整個世界都是有利的。
應對厄爾尼諾現象
厄爾尼諾和其他巨大的天氣異常將得到人工智能和大數據處理。這一領域的最新進展正在成為頭條新聞，預測實現這樣的能力將提前18個月。
要點
大數據已經可以成為向觀眾展示大量數據的流數據分析的常規體育功能。
負責監督有關地震，厄爾尼諾和其他自然現象的關鍵研究的組織，將越來越多地藉助AI，RPA和機器學習來依靠大數據來得出極為有用的預測。
金融部門是從這種大數據趨勢中受益的行業之一。
大數據將前往您附近的商店
數據即服務的服務商變得越來越被公眾所知所瞭解，目前有90％的企業開始採取行動並從中產生收入。
數據即服務（Data-as-a-service，DaaS）並不是什麼新鮮事物，也不是什麼革命性的東西，你可能會在網上從多個渠道購買音樂、視頻或圖像文件，但從地圖數據提供商到產品目錄供應商的大量新播放器的加入，徹底改變了整個概念。
不必只是專用的SaaS軟件解決方案也可以發揮作用：如果您的公司的數據可能對其他人有影響（如Cambridge Analytica），或者很難維護它，那麼最好的選擇就是讓數據變得流通起來，從而更加有價值。
要點
簡化的訪問 -客戶可以使用任何設備以及世界上任何地方訪問數據
經濟高效 –您可以簡單地將數據外包給其他公司，這些公司將以最小的成本構建演示界面。
輕鬆更新 –通過將數據保存在安全的單一位置中，可以輕鬆快捷地更新其中的任何一個。
將業務帶入新的增長領域
商業智能解決方案形式的分析現在已經為企業提供了幫助，但新一代的信息技術使新老客戶將商業智能推向新的高度。
整合業務運營的各個關鍵方面的新趨勢，包括廣告、供應鏈管理、社交媒體管理等，這些都產生大量的數據。客戶交易數據、地理位置、商店的監控視頻、客戶調查結果等，使用新的數據分析工具為各商家提供更多產品銷售運營的方法與見解，這也為各零售商提高了60%的利潤增長。
要點
新一代的分析工具應有助於企業擴展新的收入水平。
新一代的業務分析工具將對所有業務流程採用整體方法。
位置感知工具將帶頭進行這一新的分析開發。
大數據有助於尋找新穎的藥物
企業投資人對於員工福利是很在意的，他們喜歡僱傭健康的工人，減輕因健康原因缺勤、支付工資和其他與工作有關的問題帶來的負擔。
一項令人擔憂的數據是，僅在美國，醫療支出目前就佔其GDP的17.6%。因此，大數據在醫學領域的廣泛應用是有意義的。隨著全球老齡化的不斷湧現，大數據在這個行業中的作用只會進一步增長。
許多科學家希望，通過整合地球上積累的所有醫療記錄，找到治療的方法比預期更快。而這面臨的挑戰是中間機構的來回傳播而減緩發現治療方法的速度。
整合所有醫療數據說起來容易做起來難。僅在2019年，包含臨床記錄的數據就達到170 EB左右，並且每年以約1.2到2.4 EB的速度增長。這龐大的增長速度整合起來並不是一件容易的事，但是收穫卻是值得期待的。
早期的成功
早期，硅谷的一部分研究人員在各個研究實驗室裡都有治療癌症和抗衰老的研究。各種各樣的被稱為能延長壽命的研究，投入了大量的資金與人才，最終這一研究也實現了。
大量的DNA記錄、患者記錄、研究和其他相關領域的資料庫都可以訪問，採用AI技術，可能會推出一系列新的藥物。
還有更多的是大數據正在推動有關以下方面的研究：改善醫療機構的人員配備，存儲和自動處理對大量電子健康記錄的訪問以及允許實時預警提示患者狀況。
至於癌症本身，大數據已經產生了出乎意料的發現，例如發現抗抑鬱藥Desipramine能夠治癒某些類型的肺癌。
要點
大數據被認為是釋放人類疾病（包括癌症）長期尋求的治療方法的關鍵。
硅谷的知名人士正在為密集的研究特別是延長人類壽命研究做出積極的貢獻。
對醫學大數據的探索已經產生了出乎意料的積極結果。
大數據可縮短出行時間
全球交通擁堵指數前十的城市
不可否認是的自駕確實比步行要快很多，但是如果有處理來自移動數據用戶的呼叫數據記錄（cdr）提供的大數據以優化行程路線，這將是一個最佳的選擇，這尤其適用與交通堵塞嚴重的城市。有了正確的交通數據分析工具，可是實時匹配出發地和目的地，這給旅行者提供更加的旅行計劃。同時強大的模型算法實時監控城市交通，識別擁堵道路，推薦替代線路，縮短了人們在路上的時間。
交通擁堵的造成的代價令人震驚。僅在2017年，美國、英國和德國就因交通事故損失了4610億美元，這個數字相當於每人975美元。到2030年，這一損失數字可能飆升至2.8萬億美元，這推動了採用大數據技術對城市規劃和交通管理提供解決方案放在了首要位置。
模擬油田或量子領域
石油行業是大數據分析的最大受益者之一。如今，石油公司已經擁有了萬億級的計算能力，它們擁有更好的工具來探究地震傳感器產生的大量數據。
同時，高保真成像技術和模擬模型的新算法使它們對正在勘探的儲層的潛力有了前所未有的清晰度。有了更清晰的信息，他們可以最小化識別和繪製油藏的風險，並優化管理和運營成本。
在這種情況下，一家大型石油和天然氣公司在引入大數據分析之後將運營成本降低了37％。
進入量子領域
在處理，I / O解決方案和聯網方面的相同進步使我們能夠對從亞原子領域到超銀河星團的空間尺度建模。如果涉及到這一點，我們甚至可以按宇宙或多重宇宙的規模相加。
就時間尺度而言，大數據，機器學習和AI的結合正在打開飛秒級至千億級規模的門戶。
儘管對這些量子領域的深入研究並不能立即為企業帶來意外收穫，但它們很可能在如今快讀發展的活動中發揮重要作用。我們正在談論的公司和國家已經開始關注未來的太空採礦事業。
要點
石油行業正在通過大數據分析從風險暴露和高運營成本中拯救自己。
隨著尖端技術的出現，仿真的使用將影響其他業務，其中包括高級算法，更快的聯網，新的I / O解決方案。
太空採礦的潛力正在促使國家和企業率先進行空前的太空投資。
自然語言處理
大數據，人工智能，物聯網，機器學習正在推動人與技術交互的邊界。通過自然語言處理（NLP），這些技術給人提供一個人臉識別技術。
總體上，人們開始迷戀技術，但在小工具和人類之間卻清晰地劃清了界限。Technophobes也許不會很快讓他們的David-class Osment的AI風格受到喜愛。但是，自然加工應該比這類更加反烏托邦的Blade Runner版本給這類技術帶來更溫暖的面孔和進一步的採用。
在目前的狀態下，自然處理不會很快進入android或cyborg。相反，它們將幫助人們僅憑人類語言參與各種智能系統並與之交互。它們中的高級者將以所使用語言的細微差別來達到一個級別。
NLP甚至允許最休閒的用戶與智能系統進行交互。他們不必訴諸外來代碼，這是典型的方式。不僅可以訪問質量信息。他們還可以提示系統為他們提供前進所需的見解。如果他們選擇內容，則將以人類的聲音進行傳遞。他們還可以選擇即使在旅途中也可以閱讀摘要。
NLP可以使企業訪問情緒分析。這將使他們更深入地瞭解客戶對其品牌的感覺。然後，可以通過多種方式將信息與特定的人口統計信息，收入水平，教育人口統計信息等聯繫起來。
同樣，增強型數據管理也將在公司內部變得越來越重要。隨著AI在企業信息管理類別中變得更加高效，這將發生。其中包括數據質量，元數據管理和主數據管理。這意味著將減少手動數據管理任務。所有這一切都歸功於ML和AI的發展，使專家能夠處理更多高價值的任務。
也就是說，希望利用這種創新技術的公司應仔細審查市場上最適合其業務運營的增強數據管理和數據分析工具。這樣，他們可以將此類解決方案正確地集成到其業務流程中，並適當地利用大數據。
要點
NLP將使臨時用戶可以訪問他們以前無法訪問的重要信息。這無需學習深奧的機器語言即可與計算機系統進行交互。
NLP將允許企業處理客戶情緒。這是一種非常強大的工具，可用於識別客戶需求並設計圍繞他們的產品和服務。
增強的分析將使決策者能夠專注於真正重要的業務問題。
數據治理不斷髮展
去年引入了《通用數據保護條例》（GDPR）指南之後，數據治理計劃繼續在全球範圍內動員起來。這意味著所有處理大數據的業務部門的合規性都將得到提高。否則，他們將面臨鉅額罰款和其他處罰。
在2018年最近的研究表明全球70％的受調查企業未能滿足個人要求後，他們希望在法規規定的一個月期限內按GDPR要求獲得其個人數據的副本後才達到這一要求。
當公司在限制客戶數據處理能力的同時更加直截了當地處理客戶數據時，將比以往任何時候都鼓勵人們信任在線支付交易。
掌握在客戶手中
GDPR將權力交還給客戶。這是通過任命他們為他們創建的任何信息的公司所有者來完成的。它使他們有權從行為不端的業務中提取數據。然後，他們可以將其贈予另一名欣賞與他們更好地開展清潔業務的人。
此外，如果公司和企業不遵守GDPR法規，他們不僅應該擔心會被罰款。
GDPR的影響是一條兩條路。遵守法規的公司將對其品牌聲譽產生積極影響。這很可能是因為客戶用他們的錢包對可信賴的供應商進行了投票。
值得信賴的企業將產生更可靠的大數據。這確保了紮根於數據集的任何分析都將有堅實的基礎。
要點
GDPR在保護消費者對自己數據的權利的同時賦予消費者權力。
更加坦率地處理客戶數據的企業將在市場中獲得豐厚的回報。
GDPR使大數據更清潔，並能夠產生更可靠的分析結果。
網絡安全仍然是一個挑戰
當將大數據與安全性結合在一起時，對於流行的陳詞濫調來說就太容易了。其中包括：“它們越大，跌落的難度就越大。” “強大的力量伴隨著巨大的責任”又如何呢？
但是，雅虎的事件卻遭到了破壞，其中30億個帳戶被盜用，而廣為流傳的Facebook和Cambridge Analytica慘敗提醒我們，當涉及到我們的私人數據時，沒有一件事情既小又安全。
在當今這個時代，世界為無法正確解決 2萬億美元的網絡安全漏洞付出了高昂的代價，在互聯網上層結構上發送金融代碼變得很容易變得偏執。
企業和組織都面臨許多網絡安全挑戰。這很可能是大數據的一個方面，持續的時間比我們希望聽到的更長。
非關係數據庫，有限的存儲選項，分佈式框架只是大數據最持久的挑戰。
隨著大數據越來越成為一種有利可圖的資源，各種規模的公司應該研究並投資於可靠的網絡安全軟件提供商，以保護此類有價值的業務信息免受網絡攻擊。
要點
網絡安全挑戰的數量和複雜性將隨著它針對的數據量而增加。
網絡罪犯方式越來越多，可以從多個流程和有利位置攻擊大數據。
網絡安全和網絡犯罪分子正在不斷追逐貓捉老鼠的遊戲。
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