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                                                            2025年大数据分析发展的预测

                                                            [日期:2019-03-27] 来源:企业网D1Net  作者: [字体: ]

                                                              事实证明,2001年的人工智能和大数据的应用和发展并不被人关注,而到2025年将成为主流应用。调研机构IDC公司研究小组的专家指出,全球每年将产生数量惊人的163 泽字节的数据,一泽字节是一万亿个GB,从这个角度来看,到目前为止,人们每年还没有充分利用35泽字节的数据。尽管如此,世界上90%的数据都是在过去的两年里创建的,而这来自数据生产的强大动力。

                                                              全球每天的互联网搜索、点击、分享、?#19981;?#21644;刷卡都会产生大约2.5艾字节的数据。这仅仅是由于物联网推动的。IDC公司预测,到2025年数据量将增长10倍。还有一点值?#27599;?#34385;的是人工智能等技术将如何演变?#32422;?#23427;将如何与所有这些新信息相结合。

                                                            大数据

                                                              所有这一切对营销人员来说都很重要,因为它是大规模信息生成和技术的交叉点,人们希望知道2025年大数据分析会是什么样子。以下对大数据发展进行一些预测,?#32422;?#23427;对营销意味着什么。IDC公司的研究论文《数据时代2025?#26041;?#31034;了这些见解。

                                                              机器的应用将会兴起

                                                              更重要的是,企业的业务将随着人工智能的应用而发展。IDC公司预测,到2025年,全球60%的数据将由企业管理。这不仅仅是个人信息,也可能是生命关键数据,将涉及人们日常生活的一切,无论是医?#24179;?#20915;方案,还是全球食品供应计划,甚至是道?#26041;?#36890;状况。

                                                              这其中的原因与物联网、机器学习和?#24230;?#24335;系统等技术的进步有关。机器和人工智能将提供能力和操作结构,以支持IDC公司预测的人们每年产生的163泽字节的信息。显然,这意味着云计算将与正在生成的数据一起增长,机器学习将进一步承担解释所有数据的负担。

                                                              关于分析,结果的预测是受到分析的全球数据将增长50倍,其中四分之一将是实时生成。

                                                              减少物理基础设施的建设

                                                              在此基础上,到2025年,云计算技术的迅速兴起和发展将进一步在数据管理中发挥关键作用。它甚?#37327;?#33021;是数据管理的关键所在。考虑一下云计算目前管理的所有资源。这些包括:

                                                              •虚拟网络信息

                                                              •库存和货件跟踪

                                                              •客户行为数据

                                                              •安全信息

                                                              •地理位置数据

                                                              •异常检测

                                                              •社交渠道数据

                                                              •合规信息

                                                              此外,还有更多资源。此时,即使IT基础设施也可?#28304;?#22312;于虚拟状态,因此关键是要对大数据管理采取多方位的方法。云存储现在实现了这一目标,并且只有当现场物理基础设施进一步减少,虚拟技术?#36127;?#25511;制了数据,人们越来?#25581;?#36182;用于管理数据的数字工具时,才会得到改善。

                                                              无服务器计算

                                                              在相对较短的时间内,人们看到了从现场进行大数据管理和处理到基于云计算平台的兴起,?#32422;?#22823;规模外包数据管理的能力的演变。然而,最近人们看到了一种被称为“无服务器计算”的趋势的兴起,而且这?#26234;?#21183;也将?#20013;?#21040;2025年。

                                                              亚马逊公司在2014年推出AWS Lambda平台时,无服务器计算的概念首次出现在大范围内。许多设计人员?#19981;?#37319;用无服务器计算,因为它提高了应用程序的可扩展性,通过消除基础设施问题提高了开发人员的效率,当然还有这个平台的成本优势,而不是托管服务器集群。到目前为止,无服务器架构比托管服务器系统花费的时间更少,并?#19968;?#25552;供容错功能,因此不需要更多的管理人员进行处理。

                                                              人们期望的是,随着无服务器技术的发展,数据科学也将随之发展。这将解决现代企业在数据管理方面的一些基本问题。无服务器会降低企业的大数据解决方案成本吗?它会降低企业的运营成本吗?监督这些平台需要哪些技能?了解无服务器的发展才能回答这些问题。

                                                              但有一点可以保证:就像无服务器允许开发人员更好地管理代码一样,它也可以让企业更好地管理大数据。如今正在朝着这个方向发展,所以到2025年,无服务器数据管道的普遍存在将大大降低运营成本,而不是人们现在看到的云计算技术和托管服务器集群。

                                                              有趣的是,当企?#21040;?#23427;与机器学习的进步结合起来时,人们所关注的是能够以成本更低的方式控制和管理大量数据,并使用人工智能引擎来承担分析数据的工作负担。从这个意义上讲,到2025年,营销人员可?#20113;?#26395;使用比以往梦想更强大和更有效的分析能力。

                                                              结论

                                                              对大数据的误解是,价值在于收集大量信息并?#20113;?#36827;行解释。事实并非如此。最终价值来自于企业在分析此类数据后采取的具体行动。如果上述见解有助于突出显示任何内容,那么在2025年,人工智能将在帮助企业筛选通过无服务器计算存储的大量数据湖,并帮助人们在有效使用方面发挥关键作用。

                                                             

                                                              因此,未来的发展并不是大数据,而是商业智能,?#32422;?#22914;何将所有信息应用于增加组织的利益。





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                                                                                                                    <div id="dbhl3"><tr id="dbhl3"><object id="dbhl3"></object></tr></div>
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