2022 年不容忽視的 10 大大數據趨勢
已發表: 2021-01-10大數據在印度的範圍越來越大，影響著行業的運作方式，同時也促進了經濟的發展。 無論組織的規模如何，大數據都有助於做出更好的組織決策，從而為程序帶來秩序，進而使世界變得更適合居住。 尤其是金融和保險業發生的變革是巨大的。
在過去的某個時候，這不是現實。 數據並不總是這麼“大”。 那時只有大型公司才能訪問數據，因為只有他們才能負擔得起能夠處理這些數據的技術。 無論如何，他們的需求是能夠處理海量數據的數據分析系統，因此他們幾乎沒有任何選擇。
從那時起，數據以極快的速度發展，甚至允許更小的組織利用他們收集的數據——這一切都歸功於互聯網和雲技術。 借助大數據云解決方案，由於它們僅使用互聯網提供對數據的遠程訪問，因此不再需要復雜的設置或數據專家（不容易獲得），從而為這些小型組織節省了大量的內部支出。
大數據帶來的細微差別現在可以由有意利用其帶來的價值的組織輕鬆處理。 超越簡單的 IT 趨勢——隨著這些事情來來去去，但大部分時間都過去了，沒有可持續的發展——大數據已經融入了科技世界的脈絡，成為其最寶貴的資產之一。
即使在我們寫這篇文章的時候，我們也意識到大數據不是一個單一的東西。 它不斷發展和變化，以滿足其所屬的各個行業的需求，並尋求解決其問題。
目錄
令人興奮的大數據新趨勢清單
1. 快速發展的物聯網網絡
借助物聯網 (IoT)，我們發現自己是觸手可及的極端便利的十字路口。 我們可以通過這項技術真正控制我們家的內部，而微軟的 Cortana 和 Siri 等虛擬助手正在幫助我們發掘這些技術的真正潛力。
這種技術的支柱之一是數據——因為它始終處於開啟狀態，所以收集數據的潛力更大。 因此，隨著對虛擬助手需求的增長，對能夠收集和處理大量數據的設備的需求將越來越大。
2. 更平易近人的人工智能
由於廣泛的工業需求，人工智能將更常用於幫助組織——無論大小——擁有更高效的業務流程。 人工智能現在可以比某些（或者可能是大多數）人類更勝任地執行任務。
這不僅降低了整體錯誤率，而且還改善了任務完成的流程。 這也為人類創造了一個空間來執行獨特地利用人類智能的任務，從而證明是任何組織的整體贏家，無論其規模大小。 在這一點上，獲得最大收益的組織是那些找到將這些新興人工智能技術集成到其業務流程中的最有效方法的組織。
3. 預測分析的興起
在其存在的大部分時間裡，大數據只專注於揭示過去的事件——為什麼會發生某些事情以及如何在某個數據集的背景下理解它們。 但是，它的某些部分還涉及未來，以及預期會發生什麼，這稱為預測分析。
預測消費者行為使公司更接近數據源以及所需的數據主體——客戶。 因此，毋庸置疑，這一趨勢可能會在 2020 年突飛猛進，並且可能成為大數據影響每個人日常生活的最大方式之一！
4. 暗數據上雲
世界上所有尚未數字化的信息都被稱為暗數據，這些數據的大量儲備很可能在未來幾年內被數字化。 因此，毫無疑問，這是一種趨勢，因為它們具有巨大的未開發潛力，可用於預測分析以幫助企業實現增長。
5. 首席數據官的崛起
隨著數據緩慢而穩定地開始在組織的運作中發揮越來越重要的作用，首席數據官肯定會不斷上升。 CDO 在確保組織滿足數據能力並且不落後方面發揮積極作用。 因此，越來越多的具有數據背景的人將在未來幾年取得成功，因為他們對數據的敏銳洞察力以及行業經驗可能會對任何組織產生巨大影響。
6. 量子計算
儘管我們的技術進步是巨大的，但仍有許多進步要走。 其中之一是量子計算，至少在理論上，它能夠在幾乎微不足道的時間內進行大量數據計算。
為了說明範圍，即使計算機執行一次數據計算，每幾分鐘使用十億個數據輸入，這也足以讓組織具體了解在哪個方向做出決策以實現更好的增長。 只有量子計算可以促進這一點，IBM、微軟和谷歌等大型科技公司都在其視野範圍內擁有量子計算機。
7. 更智能、更嚴格的網絡安全
最近，多個組織容易受到黑客攻擊和系統破壞。 此外，鑑於物聯網社區的持續性，網絡安全本身也是一個問題。 出於這個原因，多個組織通過將大數據集成到整體網絡安全戰略中來共同解決這個問題。 這種趨勢很可能會持續到未來，公司純粹通過數據信息和安全日誌數據來預防和減輕未來的攻擊和黑客攻擊。
8. 開源數據
越來越多的數據和數據處理的開放源已向公眾提供。 這些開源解決方案在數據收集和數據處理領域做出了重大貢獻，因此，它們很可能在 2020 年需求旺盛！
它們將所有優秀軟件的易用性和可用性與新軟件和傳統軟件的可靠性相結合。 因此，大多數公司——尤其是處於資源緊縮狀態的公司——不可避免地會嘗試這種方法來使用他們的數據。
9. 邊緣計算
被譽為技術的另一個前沿——是的，即使是第四次工業革命也有一個新的前沿——邊緣計算都將成為行業標準。 由於物聯網和互連設備的整體增長，對從盡可能多的來源收集數據的需求不斷增加。
這導致了對減少從特定來源收集數據然後將其上傳到雲之間的時間延遲的技術的需求。 此外，還影響了兩個進一步的步驟：分析此數據以及根據收集的數據需要採取的行動。
鑑於它簡化了數據收集和上傳過程，邊緣計算總體上提供了更高效的體驗。 此外，使用它的公司還可以通過節省基礎設施成本來利用存儲的好處——為此，他們將不得不刪除任何不必要的數據。
10. 聊天機器人
鑑於自動化聊天機器人風靡一時，它們已經被用於處理特定的客戶查詢並提供更個性化的與客戶交互層。 所有這一切，同時消除了特定細分市場對人力資源的需求！ 預測是聊天機器人在未來的日子裡將變得更加重要，從而進一步增加科技領域對聊天機器人的依賴。
結論
得益於大數據，世界各地以及各行各業的客戶正在獲得更愉快的體驗。 由於它使公司能夠收集和處理大量數據，因此他們能夠根據客戶的需求為客戶提供更準確的見解。 歸根結底，它可以在增加轉化率方面發揮重要作用。
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