博客 大数据 2020年十大大数据预测
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2020年十大大数据预测[更新]

鉴于...的迅速普及和意义 大数据 数据科学和分析领域及其功能,势必在来年进行大量改进和创新。观察最近的变化和 大数据趋势 与去年一样,我们对2020年的大数据预测充满希望和钦佩。

随着大量有关最新趋势的数据的收集以及通过跟踪其增长,现在相对容易地预测明年将为大数据领域带来什么。下文将在本文中详细介绍一些我们的大数据预测。

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技术专家对大数据的十大预测 

您必须渴望知道技术专家对今年的大数据有何预测,以及2020年的最新大数据趋势。为回答您的所有问题,我们在此汇总了2020年十大大数据预测清单由技术专家给出。让我们继续读下去!

#1实时分析:实时流式传输

以前,企业主要专注于每周,每月或每年生成相关数据,但鉴于竞争空间和不断变化的数据流,企业必须优先考虑实时数据流,以在2020年超越竞争。通过将注意力转移到实时数据流功能上,组织可以在数据可访问时立即对其进行分析。这极大地改善了数据分析的整个过程,并使主要的数据科学行业在发生数据趋势时就知道它们。

实时数据流服务的潜力远远超出了使行业立即了解数据趋势的范围。实时数据流技术的应用在人工智能和机器学习领域中也至关重要。借助AI增强型机器访问时不断更新的数据流,它可以通过高效,即时地分析实时数据流中任何频繁变化的模式来向用户提供有关市场的准确预测。

根据Gartner的研究,与非实时数据分析支出相比,2020年实时数据分析支出将增长三倍。

对实时数据分析的关注度增加 客户端对更快执行时间的需求,以及对带来数字化转型和数据驱动文化的渴望。

#2数据即服务:创新收入

随着成熟和可靠的数据集的重要性逐渐进入行业的视野,数据缓慢而连续地扎根成为预测市场的关键因素。它还可以帮助企业做出涉及企业未来的关键决策。鉴于其在行业中的当前重要性,将数据作为一种可以提供给第三方的服务来使用,对于大数据的未来而言,这个假设太牵强。

据IDC称,在明年的过程中,数据将负责产生收入。几乎90%的大型企业将通过提供数据即服务来创收。

这些数据集将用于得出见解并为第三方提供建议,从而证明IDC的报价合理。出售原始数据以产生收入也将是这些大型企业将自己介绍给数据即服务领域的另一种方法。

尽管预测到大多数将数据作为服务提供服务的大型企业,但是组织已经从中获得收入。由于最近Facebook的数据丑闻,这些公司可能会大幅缩减其业务。

这是前20名 大数据影响者 您应该在2020年跟随大数据事业的一场革命。

#3云和大数据:随时随地

鉴于不断增长的数据集收集,组织希望在数据分析过程中降低成本并提高效率。与传统的本地解决方案相比,企业可能会在云计算解决方案上花费更多。 大数据与云计算 现在已经成为行业内企业的完美结合。

正如Forrester代表所引用的那样,据估计,全球通过云在大数据解决方案上的支出将比本地解决方案增长7.5倍。

大型企业对云解决方案的渴望主要是由于它提供了超过传统解决方案的无数优势。其中一些优势包括更好的成本效益,广泛的可用性以及易于访问的优势

#4人工智能:数字成熟度

自从人工智能概念诞生以来,它就一直被吹捧要从内而外地改变技术领域。考虑到适应人工智能概念及其通过大数据增强的行业的快速增长,我们的大数据预测之一是2020年可能是不可避免的转型开始奠定其最初根源的一年。

由于当今大多数大型企业对使用大数据做出关键决策的依赖,作为服务供应商的人工智能将能够为已经建立的特定企业提供高效,低成本的人工智能驱动工具他们的数据集事先。那将是人工智能时代被带入现实的时刻。作为消费者,随着增强型AI技术的广泛使用,您将在日常工作效率方面取得重大改进。

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#5道德智慧:技术道德

行业内不断增长的数据收集有时会引发一些道德问题。不论机器或系统使用的数据收集范围有多大,它都无法在并非仅需要数据的情况下做出关键决策。

对于要回答道德问题或基于某些道德背景做出决定的机器,必须从新的角度查看数据。这种变革行为将催生伦理智能的概念和领域,它可以在人工智能驱动的机器中实现,以模拟更接近人类的思维网络。

实施这种高级思维模型的可能性几乎是无限的。它们可用于做出符合道德领域且不会损害人类道德的重要业务决策。鉴于AI技术的快速发展,对道德智能领域的需求日益增长,我们的一项大数据预测2020年表示,今年可能是将EI变为现实以改善前者的一年。

#6数据科学家:现在是必须的

Gartner的一项大数据预测表明,到2020年,全球90%的大型公司将拥有首席数据官(CDO)。自从技术型行业的大多数主要参与者进入人工智能以来,以及机器学习的潮流,现在更需要大数据来正确利用所述技术。

前面提到的收集数据的需求还带来了任命一个部门来忽略其正常运作的需求。因此,说CDO将在行业中变得越来越普遍是最准确的大数据预测之一。

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#7边缘计算:分析大数据

随着组织内部数据收集的不断增加,比以往任何时候都更需要一种减少处理和收集过程之间的延迟的选项。我们的大数据预测2020之一与此相关。在今年,边缘计算将比前几年更加受重视。为了更好地了解边缘计算如何帮助减少延迟,人们首先需要了解什么是边缘计算以及它如何工作。

边缘计算被定义为一种云计算方法,其中服务器被带到了云计算障碍的“边缘”。从本质上讲,这意味着处理和收集所述数据的服务器应尽可能靠近用户,以最大程度地减少延迟持续时间。数据不是在大型服务器机房中千里之外发送,而是在尽可能靠近源的位置进行处理和收集,这在大多数情况下意味着智能设备自行发送数据。

借助Edge Computing,这些设备可以通过访问距离附近的启用边缘计算的服务器最近的节点来自身处理和收集数据。由于减少了数据流,边缘计算可确保更好的性能并降低云计算成本。由于界面更紧密,通过边缘计算进行数据分析的速度明显加快。在诸如自动驾驶汽车之类的应用中,无论执行动作之前经过的时间如何,这一提高的处理速度都至关重要。考虑到边缘计算在云计算上提供的众多便利功能,我们的大数据预测之一包括边缘计算的普及。

#8自然语言处理:整合未来。

在当今时代,大数据每时每刻都在变得越来越“大”,快速有效地检索数据已成为迫切需要解决的未来需求。幸运的是,使上述要求可行的要素已经到位。自然语言处理是人工智能领域的一个子部分,用于解释人类的言语并将其转换为机器可理解的语言。

这样,我们就可以避免编写需要一些技术知识作为前提的复杂命令,而不必像通常那样与机器交谈。将此NLP集成到大数据中将允许轻松快速地恢复数据。我们的大数据预测之一说,到2020年,企业将真正采用该技术以充分利用其数据集。

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#9隐私权:个人和私人

鉴于消费者对于使用组织提供的应用程序在交易中提供个人信息的犹豫不决,隐私将成为明年的主要问题。很容易推断出组织将强调保护用户数据作为优先任务。

考虑到过去一年发生的事件,事实证明,黑客可以闯入世界上最安全的数据库,甚至可以达到收支平衡。除此之外,与上一年相比,针对主要技术巨头的有关个人信息的隐私和安全性的法院听证会使全世界的消费者相对更加了解保护其数据的重要性。我们的大数据预测之一表明,2020年将成为隐私成为主流的一年。

#10清洁数据:加大力度

考虑到企业内部越来越多的数据收集,用于生成整洁而可靠的数据的数据清理将在2020年成为中心焦点。众所周知,数据科学家花了60%的时间来清理数据,甚至无法开始构建可靠的数据集和进行设计相关算法,由 福布斯.

随着要清除的数据量的增加,将不可避免地开发新的,更可靠的清除算法,以使整个过程更加高效。我们的大数据预测说,2020年将成为快速有效地清理数据的当务之急的一年。

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最后的话

尽管收集了几乎相同的趋势和数据,但不可能完全预测以某种方式增强大数据领域的每个重大时刻。尽管考虑到上一年发生的相关后果,上述预测最有可能实现。

无论我们的大数据预测可能有多准确,唯一可以肯定的是最新的2020年大数据趋势是’对于大数据领域以及与大数据领域相关的每个相关领域,将是值得纪念的一年。

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关于阿米特·维玛(Amit Verma)

阿米特(Amit)是一位热情的技术作家。他总是以他的创新思维和实践方法来激励技术人员。毫无疑问,主要的问题解决者是每个技术问题的追求者!
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