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2022年及以后大數(shù)據(jù)的五個(gè)發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)
隨著技術(shù)的發(fā)展,收集的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),而且在短時(shí)間內(nèi)沒(méi)有放緩的跡象。企業(yè)正在致力于利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)保持競(jìng)爭(zhēng)力。以下概述了2022年及以后大數(shù)據(jù)的5個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。

大數(shù)據(jù)的世界正在不斷變化和發(fā)展。展望2022年,企業(yè)在大數(shù)據(jù)方面應(yīng)該注意四個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì):云計(jì)算、人工智能、流分析自動(dòng)化、邊緣計(jì)算。這些趨勢(shì)都將在未來(lái)幾年繼續(xù)影響企業(yè)使用數(shù)據(jù)的方式。

隨著技術(shù)的發(fā)展,收集的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),而且在短時(shí)間內(nèi)沒(méi)有放緩的跡象。企業(yè)正在致力于利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)保持競(jìng)爭(zhēng)力。以下概述了2022年及以后大數(shù)據(jù)的5個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。

1、流分析的興起

流分析是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)新趨勢(shì),在過(guò)去幾年中越來(lái)越流行。它基于這樣一種理念,即實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以在傳入時(shí)進(jìn)行分析,而不是等到所有數(shù)據(jù)都收集完畢后才進(jìn)行分析。流分析的興起可以歸因于一些重要因素:首先,越來(lái)越多的企業(yè)將他們的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到網(wǎng)上,大量的業(yè)務(wù)是在網(wǎng)上進(jìn)行的。這意味著比以往任何時(shí)候都有更多的企業(yè)可以實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)。其次,在過(guò)去十年中,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

(1)計(jì)算能力的提高.

(2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)步。

(3)消費(fèi)者使用的技術(shù)的變化。

2、人工智能驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)

人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)是下一代大數(shù)據(jù)。以下因素將影響人工智能驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)的出現(xiàn):

  • 數(shù)據(jù)量
  • 人工智能工具處理數(shù)據(jù)的速度
  • 理解數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性
  • 人工智能可以提供的自動(dòng)化程度

這種從人類智能到機(jī)器智能的轉(zhuǎn)變不會(huì)在一夜之間發(fā)生。這是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程,并且在許多行業(yè)組織中已經(jīng)開始這個(gè)過(guò)程,包括金融、醫(yī)療保健、保險(xiǎn)和電信。企業(yè)可以使用人工智能工具自動(dòng)化和擴(kuò)展業(yè)務(wù)流程,這樣它們就可以更快速和有效地完成工作。通過(guò)回答問(wèn)題,并在問(wèn)題出現(xiàn)之前解決問(wèn)題,為客戶提供更好的服務(wù)。

3、邊緣計(jì)算的發(fā)展

邊緣計(jì)算是在網(wǎng)絡(luò)邊緣或設(shè)備本身而不是在集中位置處理數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算的增長(zhǎng)主要是由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的日益普及。

在采用大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的情況下,從一個(gè)集中區(qū)域管理所有數(shù)據(jù)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。這就是許多中小企業(yè)開始建立或使用能夠處理邊緣計(jì)算的第三方網(wǎng)絡(luò)的原因。例如,小型企業(yè)儀表板軟件使用戶能夠在本地運(yùn)行應(yīng)用程序,而不是將它們發(fā)送回云中。

4、自然語(yǔ)言處理的發(fā)展

自然語(yǔ)言處理是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最流行的趨勢(shì)之一。這項(xiàng)技術(shù)是人工智能的一部分,用于開發(fā)人類與計(jì)算機(jī)之間的通信。自然語(yǔ)言處理使用各種算法來(lái)閱讀、解碼和理解人類語(yǔ)言。

最常見的兩種算法是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器翻譯。自然語(yǔ)言處理算法技術(shù)需要語(yǔ)法規(guī)則來(lái)識(shí)別和獲取每個(gè)句子的數(shù)據(jù)。

5、高度依賴云存儲(chǔ)

云存儲(chǔ)是數(shù)據(jù)的可行解決方案,但它有一些缺點(diǎn)。對(duì)于大型或極其敏感的數(shù)據(jù),它并不總是最佳選擇。此外,如果企業(yè)正在使用許多云存儲(chǔ)服務(wù),那么很難跟蹤所有的云存儲(chǔ)服務(wù)。然而,云存儲(chǔ)仍然是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最流行的趨勢(shì)之一。如今,人們更關(guān)心的是誰(shuí)訪問(wèn)了他們的信息,而不是他們的信息存儲(chǔ)在哪里。

結(jié)語(yǔ)

隨著大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)每天都在變化,企業(yè)需要適應(yīng)并采用新技術(shù),致力于趕超并領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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