2022 年不容忽视的 10 大大数据趋势

大数据在印度的范围越来越大，影响着行业的运作方式，同时也促进了经济的发展。 无论组织的规模如何，大数据都有助于做出更好的组织决策，从而为程序带来秩序，进而使世界变得更适合居住。 尤其是金融和保险业发生的变革是巨大的。

在过去的某个时候，这不是现实。 数据并不总是这么“大”。 那时只有大型公司才能访问数据，因为只有他们才能负担得起能够处理这些数据的技术。 无论如何，他们的需求是能够处理海量数据的数据分析系统，因此他们几乎没有任何选择。

从那时起，数据以极快的速度发展，甚至允许更小的组织利用他们收集的数据——这一切都归功于互联网和云技术。 借助大数据云解决方案，由于它们仅使用互联网提供对数据的远程访问，因此不再需要复杂的设置或数据专家（不容易获得），从而为这些小型组织节省了大量的内部支出。

大数据带来的细微差别现在可以由有意利用其带来的价值的组织轻松处理。 超越简单的 IT 趋势——随着这些事情来来去去，但大部分时间都过去了，没有可持续的发展——大数据已经融入了科技世界的脉络，成为其最宝贵的资产之一。

即使在我们写这篇文章的时候，我们也意识到大数据不是一个单一的东西。 它不断发展和变化，以满足其所属的各个行业的需求，并寻求解决其问题。

令人兴奋的大数据新趋势清单

1. 快速发展的物联网网络

借助物联网 (IoT)，我们发现自己是触手可及的极端便利的十字路口。 我们可以通过这项技术真正控制我们家的内部，而微软的 Cortana 和 Siri 等虚拟助手正在帮助我们发掘这些技术的真正潜力。

这种技术的支柱之一是数据——因为它始终处于开启状态，所以收集数据的潜力更大。 因此，随着对虚拟助手需求的增长，对能够收集和处理大量数据的设备的需求将越来越大。

2. 更平易近人的人工智能

由于广泛的工业需求，人工智能将更常用于帮助组织——无论大小——拥有更高效的业务流程。 人工智能现在可以比某些（或者可能是大多数）人类更胜任地执行任务。

这不仅降低了整体错误率，而且还改善了任务完成的流程。 这也为人类创造了一个空间来执行独特地利用人类智能的任务，从而证明是任何组织的整体赢家，无论其规模大小。 在这一点上，获得最大收益的组织是那些找到将这些新兴人工智能技术集成到其业务流程中的最有效方法的组织。

3. 预测分析的兴起

在其存在的大部分时间里，大数据只专注于揭示过去的事件——为什么会发生某些事情以及如何在某个数据集的背景下理解它们。 但是，它的某些部分还涉及未来，以及预期会发生什么，这称为预测分析。

预测消费者行为使公司更接近数据源以及所需的数据主体——客户。 因此，毋庸置疑，这一趋势可能会在 2020 年突飞猛进，并且可能成为大数据影响每个人日常生活的最大方式之一！

4. 暗数据上云

世界上所有尚未数字化的信息都被称为暗数据，这些数据的大量储备很可能在未来几年内被数字化。 因此，毫无疑问，这是一种趋势，因为它们具有巨大的未开发潜力，可用于预测分析以帮助企业实现增长。

5. 首席数据官的崛起

随着数据缓慢而稳定地开始在组织的运作中发挥越来越重要的作用，首席数据官肯定会不断上升。 CDO 在确保组织满足数据能力并且不落后方面发挥积极作用。 因此，越来越多的具有数据背景的人将在未来几年取得成功，因为他们对数据的敏锐洞察力以及行业经验可能会对任何组织产生巨大影响。

6. 量子计算

尽管我们的技术进步是巨大的，但仍有许多进步要走。 其中之一是量子计算，至少在理论上，它能够在几乎微不足道的时间内进行大量数据计算。

为了说明范围，即使计算机执行一次数据计算，每几分钟使用十亿个数据输入，这也足以让组织具体了解在哪个方向做出决策以实现更好的增长。 只有量子计算可以促进这一点，IBM、微软和谷歌等大型科技公司都在其视野范围内拥有量子计算机。

7. 更智能、更严格的网络安全

最近，多个组织容易受到黑客攻击和系统破坏。 此外，鉴于物联网社区的持续性，网络安全本身也是一个问题。 出于这个原因，多个组织通过将大数据集成到整体网络安全战略中来共同解决这个问题。 这种趋势很可能会持续到未来，公司纯粹通过数据信息和安全日志数据来预防和减轻未来的攻击和黑客攻击。

8. 开源数据

越来越多的数据和数据处理的开放源已向公众提供。 这些开源解决方案在数据收集和数据处理领域做出了重大贡献，因此，它们很可能在 2020 年需求旺盛！

它们将所有优秀软件的易用性和可用性与新软件和传统软件的可靠性相结合。 因此，大多数公司——尤其是处于资源紧缩状态的公司——不可避免地会尝试这种方法来使用他们的数据。

9. 边缘计算

被誉为技术的另一个前沿——是的，即使是第四次工业革命也有一个新的前沿——边缘计算都将成为行业标准。 由于物联网和互连设备的整体增长，对从尽可能多的来源收集数据的需求不断增加。

这导致了对减少从特定来源收集数据然后将其上传到云之间的时间延迟的技术的需求。 此外，还影响了两个进一步的步骤：分析此数据以及根据收集的数据需要采取的行动。

鉴于它简化了数据收集和上传过程，边缘计算总体上提供了更高效的体验。 此外，使用它的公司还可以通过节省基础设施成本来利用存储的好处——为此，他们将不得不删除任何不必要的数据。

10. 聊天机器人

鉴于自动化聊天机器人风靡一时，它们已经被用于处理特定的客户查询并提供更个性化的与客户交互层。 所有这一切，同时消除了特定细分市场对人力资源的需求！ 预测是聊天机器人在未来的日子里将变得更加重要，从而进一步增加科技领域对聊天机器人的依赖。

结论

得益于大数据，世界各地以及各行各业的客户正在获得更愉快的体验。 由于它使公司能够收集和处理大量数据，因此他们能够根据客户的需求为客户提供更准确的见解。 归根结底，它可以在增加转化率方面发挥重要作用。

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