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17年,再不懂大数据你就OUT了!

佛瑞斯特研究公司(Forrester)的研究人员发现,2016年,近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用,另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现,62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产,只有5.4%的公司没有大数据应用计划,或者是没有正在进行的大数据项目。

研究人员称,会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心(IDC)预测,到2020年大数据和分析技术市场,将从今年的1301亿美元增加至2030亿美元。“公司对数据可用性要求的提高,新一代技术的出现与发展,以及数据驱动决策带来的文化转变,都继续刺激着市场对大数据和分析技术服务的需求”, IDC副总裁Dan Vesset表示。 “2015年该市场全球收入为1,220亿美元,预计到2016年,这一数字将增长11.3%,并预计在2020年以11.7%的复合年增长率(CAGR)继续增长。

CAGR并不等于现实生活中GR(Growth Rate)的数值。它的目的是描述一个投资回报率转变成一个较稳定的投资回报所得到的预想值。我们可以认为CAGR平滑了回报曲线,不会为短期回报的剧变而迷失。
虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,但企业应该如何应用大数据呢?目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长。本文涵盖大数据未来发展的十大趋势,这些趋势可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。

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大家来说说你认为的大数据呢?

我们不拘泥现实,思想没有边界,没有做不到,只有想不到,未来是大家在创造想象中来实现的。

如:
1开放源码

2内存技术

3机器学习

4预测分析

5智能app

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7物联网

8边缘计算

9高薪职业

10自助服务

你认识只有这些吗?

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123个回答

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lyrewu

大数据,无非是喂养人工智能的饲料。
目前的人工智能,还是基于统计的,那么数据要多大才能够训练出一个好模型呢?如果数据无限大,硬件能够支撑起来无法预知的计算量吗?

至于其他领域所谓的大数据我觉得那只是数据量很大而已。。。

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爵霸 已获得星座淘公仔 复制链接去分享

2017年大数据产业发展趋势是非结构化开放的,Hadoop继续称霸,外加数据可视化使用垃圾数据谜续,具体预测如下:
  1.非结构化高于结构化数据量
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,今年非结构化数据将要凸显占领结构化高度广度。
  2.结构化数据安全性高于非机构化数据
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。
  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,今年的大数据产品将在非结构化中日益增加。
  4.Hadoop没有可以抗衡的程序出现
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。

    同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。虽然现在Spark很火,但是今年还是没有能力和Hadoop抗衡。

  5.大数据实现可视化趋势
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。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,今年会有专门提供大数据可视化服务公司出现。
 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。

    在另一项调查中,国产手机成为预装垃圾软件的重灾区,55.3%的用户表示国产手机中预装垃圾软件最多产生的垃圾无用数据也最多,12.1%用户则认为国外品牌在垃圾软件数据产生更严重,今年乃至未来将有很长一段时间消费者将要继续忍受消费垃圾数据。

  7.数字智慧城市与大数据接轨
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。

     在大数据时代,智慧城市建设应大力推进大数据基础平台和基础网络建设,积极推进信息资源数据交换和共享体系建设,今年智慧城市开始要与大数据接轨。

  8.数据造假存仍然在安全隐患
医药临床数据造假,环保数据造假,市场调查数据报告造假,经济数据造假,大数据造假给企业挖了一个大坑,大数据和以前的数据分析有3个明显的区别:一是原来的数据分析针对部分样本,大数据是所有的数据都要参与计算;二是大数据中,相关关系重于因果关系;三是大数据允许混杂数据甚至错误数据。

    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,数据造假问题在今年是不可能消失的,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.企业不需要大数据执行官
到目前为止,企业人事任免注意力大多聚焦于填补中低层职位空缺,但填补大数据首席执行官、在今年未来很长一段日子里还是不需要填补的。

     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。如果在这一级别上做出错误的人事任命,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。

  10.大数据服务公司进入资本市场
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。

    随着境外大数据企业近年在美国资本市场的落地开花,相信今年会为国内的信息产业带来新的灵感及发展方向。作为世界上其中一个数据使用量最大的国家,我们期待的是国内大数据企业在未来资本市场的大爆发。
猫咪在云栖 回复

cy.zol.com.cn/623/6231327.html原文链接,不是自己的想法吧哦~

张维-IT·教育 回复

喵。。。。

猫咪在云栖 回复
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似水的流年 已获得星座淘公仔 复制链接去分享

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据用在物联网,人工智能,电子政务,预警预测等方面对人们的生活带来便捷的地方

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sherlock关羽 已获得星座淘公仔 复制链接去分享

当然还要有工业互联网了,我们正在工业4.0的大路上狂奔。(^__^)

可以应用在这些方面:
1、智能设备
利用传感器和通信技术将分布在全球的不同设备连接起来,利用嵌入式智能、软件技术、控制技术等实现本地的智能化功能。

2、智能分析
建立虚拟实体与物理实体的映射模型,利用这种模型来实现对设备工作状态的了解,同时将专家知识、领域知识、自动化算法技术结合,实现代替人脑的分析系统回路。

3、智能决策
通过先进的可视化工具和远程操作工具将人与设备进行连接,实现人在回路的控制决策支持,以及在运维、诊断、安全保障等方面供提供有效的决策支持。

整个大数据分析的过程可能会是:
1、描述出来发生了什么。工厂之前有过什么样的故障情况或事故,要通过大量的数据分析找到之前发生了什么,描述出来。
2、发生的原因,为什么会发生这种情况。
3、判断下一步可能会出现哪一类的故障和下一步可能会产生的情况。
4、需要采用什么措施,来做什么样的判断。这需要从大量的数据里提取有用的信息,逐步形成最终措施的结果。

sherlock关羽 回复

给我个淘公仔就行,哈哈

张维-IT·教育 回复

辛苦了。 公仔收好

sherlock关羽 回复
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李博 bluemind 已获得聆听专属T恤衫 复制链接去分享

首先,我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三个层面来展开:
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

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eternal_qyh 已获得技术书籍 复制链接去分享

大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

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keller.zhou 已获得星座淘公仔 复制链接去分享

阿里巴巴的王坚好像说“今天的数据不是大,真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。”

  “非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。”

  “你千万不要想着拿数据去改进一个业务,这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
  特别是最后一点,我是非常认同的,大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。
  有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook上市时,评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

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钊哥 已获得技术书籍 复制链接去分享

        所谓大数据分析, 简单的说便是把庞大的数据进行收集,导入和预处理、统计和分析,数据挖掘。通过这个流程,来获得我们需要的信息 ,在与自身产品相结合 来达到 让产品接触面更广。扩大销量。 简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
         当然 大数据时代 并不仅仅局限于产品的营销。目前为止 大数据已经建立了相当广泛的市场,比如我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据,这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情,大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象;
       再比如大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据,其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进,这其中就包括了人才招聘的优化。
        除此只外大数据还在医疗和研发,金融交易,优化机器和设备性能等方面必不可少。
        大数据已经逐渐被应用于人工智能,在庞大数据量支持下的人工智能能更加贴近与人类,乃至于高于人类。
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marsshuai 已获得聆听专属T恤衫 复制链接去分享

大数据是目前IT行业中最有发展潜力的,将来会是一个人工智能的时代,因此凸显出了数据的特性。而且将来也是一个物联网的时代,也与大数据有着不可分割的部分。

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gcr1218 复制链接去分享

想学机器学习却不知如何学起。

ak18 回复

你要先变成机器

张维-IT·教育 回复
回复@ak18:

然后在率领机器,占领月球。

thinkwork 回复

造两个会学习的机器人然后教他们造会学习的机器人,是不是就可以有一群会学习的机器人了

owenliu 回复

从机械开始学起

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dreammoon 复制链接去分享

之前有想过这个方向,但是技能不够

张维-IT·教育 回复

不积跬步无以至千里

猫咪在云栖 回复

俺觉得计算机的知识都是通用的,心态决定一切吧。

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为空…… 复制链接去分享

大数据厉害了,通过他人们就透明了,隐私就少了

鸿运七宝 回复

是呀,信息一综合感觉天天在裸奔

张维-IT·教育 回复

大数据时代的,隐私保护,是一个不错的议题。

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1494790286927845 复制链接去分享

打数据库!秉承得除了驱动。更多的应该设立,量得优化,以及过剩得数字分检标配。而绿色无不是 追求者 开发者得 新兴 板块 区域性则被支配 设立导向 三色源得 优储 备 4.5维空间 才是极点得基质!!!

张维-IT·教育 回复

数据就是价值,自产自销的数据链条

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河北恒之雅 复制链接去分享

大数据 我觉得是 信息化行业需要了解的一种新型 方式
大数据普及的太少了 很多人不太懂 其中也包括我

张维-IT·教育 回复

新生物发展的必然经历

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微风满楼 复制链接去分享

大数据背后是技术发展和创新所要求的,与其说产业升级需求不如说历史车轮的必然碾压,正如有人说到的——撑起人类文明的唯有科学(技术)。

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1944790757152423 复制链接去分享

大数据管理开始朝着智能化发展,未来给计算机植入程序自动分类数据打标签是比数据管理员操作要简单经济的,也不会出现遗漏,企业级智能化大数据管理平台未来肯定是市场热点

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猫咪在云栖 复制链接去分享

忽然想起了生化危机里的镜头,科学家通过控制街道上的摄像头寻找爱丽丝。

摄像头产生的数据也算是一个小数据,但是一个城市所有的街道的摄像头就是一个大数据了~,他控制那些地上丢着的电话给爱丽丝打电话,这算是一个寻人的不错方式。但是如果是在现实社会中,你家里的监控摄像头都会被人入侵,想想都很可怕。所以哦,数据一定要安全,如果没有这个前提,这个技术就会变成一把双刃剑。
screenshot

图片有点大~ 要是群主觉得有碍视觉的话,就给我留个言我就删掉了。

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猫咪在云栖 复制链接去分享

作为一只物联网工程专业的喵,大数据实在是太大了~大到几乎所有的技术都可以应用大数据变的美好。最近俺们在研究嵌入式设备,我就嵌入式设备谈论以下我对大数据的看法:

嵌入式物联网微设备将遍布地球物联网行业即将面临一个机遇,所有的技术都基本成熟了,马上就会开始大量的嵌入式设备进入人们的生活(现在已经开始了,不过没有超大规模),政府大力支持下推进嵌入式设备,在这么大规模的设备面前,产生的数据,我们如何怎么对他进行处理,这应该就是大数据吧。

举个栗子:

现在小米公司由一个空气探测器,他会测量附近的空气质量的一个的平均值,然后会在小米手机里告诉你,这附近的空气质量是多少。

虽然这只是小数据,但是相对于软件行业,硬件行业的设备本身不是很多,所以数据相对较小。随着物联网产业的喷发,硬件会成为未来人工智能的基础设施,数据就会越来越重要

关于安全

物联网设备下的数据来自于人和自然,涉及到隐私的部分很多,所以这部分的安全尤为重要,所以希望那些大数据的开发者们,注意安全!

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uyouiku 复制链接去分享

大数据到底是什么

猫咪在云栖 回复

一个传感器收集了十万个数据,然后发给数据中心去分析,这个数据是小数据。那么 ,一个软件收集了一亿个数据,这个数据就很大了。所以叫大数据。

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1313390331257313 复制链接去分享

大数据的开发加快了人工智能化的趋势,换句话说,人工智能化的发展少不了大数据的开发,这使得越来越多的人开始从事开发行业,2017任在大数据开发得高峰时期

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