京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2016年大数据发展趋势,一起来预测!
2016,互联网+的政策红利仍将持续。而大数据、云计算,同样将会以迅雷不及掩耳之速引领全行业的创新和变革。
数据是未来最重要的战略资源,正所谓“得数据者得天下”……最近网上盛传的2016大数据发展7大趋势你可知道?一起来谈谈观点吧!
1、 算法会迅速崛起
网友qfxhz:“算法赋予数据以全新的生命。正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。2016年个人看好算法的崛起。”
网友justme:“算法一直是软件或者服务的核心,也只有算法是有专利保护的,你的系统或者平台只是算法的一种外在表露。大数据也好,传统MPP也罢,建设本身很简单,难得是里面的服务的算法逻辑提炼——算法商务肯定会崛起!毫不怀疑。”
小编:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,数据只是基础,如何建构起有效的算法、模型比数据本身更重要,在这个时代分分钟都把“大数据”挂嘴边的时代,如果说只有数据,没有分析没有算法是没有发展性可言的。如何利用好数据,利用算法进行数据挖掘和分析,才是王道。
2、 数据湖服务会作为一种解决方案
网友狂扁小肥朱:“数据湖的重点是保存不同的数据,却忽略了如何使用数据以及为什么要使用数据、监管数据、定义数据和确保数据安全。“
网友MOMO:“首先,我们无法决定数据质量或者利用其他已经发现价值的分析师或者用户在使用湖中相同数据中的经验发现,数据湖可以收集任何方面的数据,而且不受任何的监管和制约。另外一个风险是安全性和访问控制。数据可以在不受内容监管的情况下被放到数据湖中。很多数据湖中数据的使用意味着其隐私和法规要求很可能使其暴露于风险之下。2016能否成为趋势,还存在诸多不确定因素。“
小编:2015年数据湖走进了我们的视角,该架构面向多数据源的信息存储,可以汇聚数据,不需要预定模型,同时还能提供实时分析,这是优势,但数据湖目前仍不完善, 持久性和安全是需要优先考虑的因素,数据湖架构从定义上看好比是将所有鸡蛋放在一个篮子中。而如果其中一个存储库的安全被破坏,那么未知方将可能访问所有数据。如果你的数据湖架构不够安全,那么信息损失很容易。因此,小编认为数据湖的相关技术还需要进一步发展才能成熟应用……
3、 区块链将被各行各业所接管
网友justme:“这种技术如果用在股东选举,公司重大事件决策,风投决策等等显然是极好的,这种高大上的东西,不是每个地方都需要的,只有用在这种特定的场景才能体现其价值,不然就会大材小用浪费了。“
网友IT挨踢:“区块链的一个很大问题在于其中会包含所有的历史交易,这样下去整个链的信息会越来越大,我看国外论坛中有人把这个账本容量越来越大的问题比喻成区块链技术的“阿喀琉斯之踵“,我觉得如果这个问题不能得到有效解决,区块链技术所承载的比特币的发展肯定会受到桎梏。“
网友猪的逆袭:“区块链的应用,还需要继续创新开发,区块链目前更大的可能将是对传统金融的辅佐。”
小编:说的通俗点,区块链就是利用计算机程序在全网记录所有交易信息的“公开大账本”,将其称为能够保证系统诚实的数据库也可以。诚信这块儿正是商业活动开展和繁荣的前提和催化剂,所以区块链技术被大机构看上并非是没有理由的,但是“过于透明化”可以说既是优点又是缺点,对于内部混乱的企业,透明化一词也许并不会被欣然接受, 2016 区块链将被各行各业所接管说的有点太过绝对,但是金融界将会迎来全面开花是可以期待的。在技术层面上,区块链仍需要解决诸多问题,比如网络安全和区块容量等,区块链的应用仍然需要巨大的整合和过程发展。
4、 人力资源分析
网友justme:“说实在的看不到希望——因为国内太多关注的是人情交际,不评论,除非大数据能够将人的关系网统筹进去,否则还是洗洗睡吧……”
网友小蕾:“有一些是可以的吧,比如技能搭配,但是涉及到人的东西,变化的因素太多了,要考虑的东西也太多了,而且也存在很多人为因素,所以准确性难以保证。”
小编:随着大数据的走红,优秀的大数据科学家和数据分析师资源越来越稀缺,价码也越来越高,人力资源分析就显得尤为重要,因为人才的发现并不是一件容易的事情。据资料显示34%的美国首席执行官们“非常关注”组织中关键技能的可用性,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据。跟风美国,我认为这个职业有可能被炒火,但在中国而言,昙花一现,鸡肋的说法可能更适合。正如网友评论所言,人本身就是情感动物,夹杂的色彩太多,在当今社会中,人际关系的交往更胜于所谓的人力资源分析,2016也许这个职业会崛起,但是本人并不是很看好……
5、智能政府致力于提高社会和公民体验
网友justme:“现在政府已经在政策上给予了极大的支持,未来的远程医疗,交通,商铺选址规划等等都跟大数据密不可分,尤其是平安城市的视频监控,为社会治安明显能够带来极大的稳定和促进作用“
网友上山打松鼠:“公共数据查询平台、各类社会保障、保险体系这些应该是智能政府应用于民的最直观的表现,智能方便快捷是当今社会的发展的必要元素。“
小编:对于利国利民的事,肯定是希望力度大而强。在国外已经看到了一些实例,迪拜和爱沙尼亚已经开始实行提高客户体验,并推动知识经济的实践,所有的服务都是互联的,议会正在推行无纸化办公,电子签署法律文件,全电子化商务……希望中国政府也能够充分利用物联网、云计算、大数据分析、移动互联网等新一代信息技术,以开拓创新为目标,实现政府、市场、社会多方协同的公共价值塑造,实现政府管理与公共服务的精细化、智能化、社会化,加速进程,为公民们提供便捷。在未来的一年里,开发出越来越多智能方案是必然的,因为社会在进步。
6、 增强大数据安全、防止数据泄露
网友风轻云淡:“当下,各个国家信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等,已经构建成了一个庞大的数据库,可以说这些数据与一国的发展命脉息息相关,倘若这些成为被攻击的目标,后果不堪设想。”
网友Jay:“2015年国家的很多策略或者战略都体现着对安全的重视,比如严格要求政府不得采购windows系统,倒逼微软主动联合政府重新定制等,所以2016重中之重就是增强大数据安全,防止数据泄露。”
小编: 现在已经是数据化时代了,谁掌握了数据谁就掌握了话语权,因为数据涵盖了太多的潜在秘密,大数据安全已成为国家最重要的战略安全之一, 自斯诺登事件爆发之后,全球各国对于网络安全的重视提高到前所未有的高度。财富500强企业中,超过50%会设置首席信息安全官这一职, 2016增强数据安全是必然。
7、智能机器带来的雾分析起步
网友move:” 云计算还没整明白,雾计算又来了,科技的发展真的很快!看不出所谓“雾”和当前的各种“云”有何种区别,如果有,也只不过是新名词,换汤不换药。”
网友小田田:“雾计算应该是云计算的有效补充,因此未来的发展有可能是云雾结合,雾计算的实际应用推测与物联网联系比较紧密,未来高科技确实很令人期待,但我不相信这一切会在2016年发生。”
小编: 雾计算可以解决联网设备自动化的问题,对数据传输量的要求更小。这一“促进云数据中心内部运作的技术”有利于提高本地存储与计算能力,消除数据存储及数据传输的瓶颈,非常值得期待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05