
走向成熟!2017年大数据发展趋势五大预测
2016年已经过去,这一年中大数据领域风云变幻,亦留下众多趋性迹象供我们探究与参考。 以此为基础,我们整理出2017年的五项大数据发展趋势与预测结论。
1.云端大数据成为主流
2016年是云计算全面普及的一年。尽量初期企业客户曾就隐私与安全等问题选择观望,但随着云环境在可用性、使用成本以及性能表现等优势领域的全面冲击,人们最终开始立足于云进行大数据项目测试——主要通过构建新应用等新建型项目。在2017年,相信这一趋势还将继续保持并放大,并推动云计算与混合数据架构的快速成熟。我们认为,最终企业客户甚至会选择将数据仓库迁移至云端。
2.流式数据与物联网成为现实
与云计算类似,2016年中流式数据与物联网基础设施的测试与构建同样如火如荼。越来越多新型物联网设备被投放至市场,而这些设备的普及使得企业需要利用流式数据传输与处理技术与之配合,这意味着Spark、Kafka以及Flume等项目开始真正将流式数据引入数据湖。在2017年内,此类设备在市场上仍将不断出现,同时要求企业客户继续以更低延迟与更高通量将流式数据导入数据湖。
3.大数据市场走向成熟
2016年,我们看到市场开始逐步走向成熟。众多企业将大数据技术引入生产环境,而非单纯用于建立片面或者测试性项目。亦有不少企业从传统数据架构转移至大数据环境。企业开始意识到大数据的价值,并将其作为商业决策中的重要组成部分。在2017年,企业将更为依赖大数据技术,届时对数据治理、数据生命周期管理及继承等方案的相关需求亦将快速增长。
4. CDO的命运
随着大数据市场在2016年的发展成熟,市场对于首席数据官的需求也在快速提升。根据Gartner公司发布的调查结果,54%的受访企业已经拥有CDO办公室,20%则计划在明年设立这一头衔。CDO作为新晋高管,了解数据对于企业数字化转型的重要意义,同时重点关注与数据使用相关的治理与管理问题。2015年是数据科学家之年,2016年是数据工程师之年,而2017年则将成为CDO之年。我们期待观察企业是否会在数字化转型过程中进一步提升CDO的重要性,或者将其作为企业基础业务的必要因素。
5. 地理位置与智能化城市
地理位置能够为人们带来丰富的洞察结论,从而推动智能化城市的最终实现。我们期待着世界各国能够快速采用智能化城市技术,利用地理定位协调警力部署、优化交通规划以及引导车主寻找车位。另外,地理位置信息还将带来更具个性化的营销效果。
着眼于2017年之后,我认为大数据与云的联姻将带来几乎无穷的可能性。各个行业都拥有着丰富且特殊的生态系统数据,而云环境的壮大则能够为其提供高一致性且成本低廉的资源平台,这一切都将最终让我们的生活变得更加美好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15