在過(guò)去幾十年，大數(shù)據(jù)技術(shù)一直在穩(wěn)步發(fā)展。21世紀(jì)預(yù)示著一個(gè)技術(shù)進(jìn)步的新時(shí)代，這些技術(shù)從自動(dòng)駕駛汽車到指紋和面部識(shí)別等生物識(shí)別安全系統(tǒng)。
作為第四次工業(yè)革命的重要組成部分，大數(shù)據(jù)繼續(xù)改變著人們所生活的這個(gè)世界。所有行業(yè)每天產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2023年，大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)規(guī)模將增長(zhǎng)到770億美元。
企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。許多人預(yù)測(cè)，在未來(lái)五年內(nèi)，這將是最受歡迎的職業(yè)。無(wú)論專業(yè)領(lǐng)域如何，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)技能都可以為企業(yè)提供在該領(lǐng)域開(kāi)始充滿活力和有前途的職業(yè)生涯所需的廣泛知識(shí)。以下將探討2023年的一些大數(shù)據(jù)趨勢(shì)。
1、混合云存儲(chǔ)
很多企業(yè)不再使用內(nèi)部部署數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)施存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，云計(jì)算是當(dāng)前的一種大數(shù)據(jù)趨勢(shì)，可以為企業(yè)提供混合云解決方案，無(wú)需投資成本高昂的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，也無(wú)需由于托管和安全問(wèn)題而完全依賴公有云提供商。
因此，許多企業(yè)都在尋求混合云解決方案，在微軟Azure、谷歌云和AWS等服務(wù)器上存儲(chǔ)一些信息，并在本地存儲(chǔ)其他更敏感的數(shù)據(jù)。該策略確保他們保留所有私有數(shù)據(jù)的控制權(quán)，同時(shí)受益于公有云提供的強(qiáng)大功能。
邊緣計(jì)算與云計(jì)算并駕齊驅(qū)，是另一個(gè)大數(shù)據(jù)趨勢(shì)，用于處理更接近收集地點(diǎn)或網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)據(jù)。為了縮短響應(yīng)時(shí)間，將數(shù)據(jù)發(fā)送到邊緣，成為處理時(shí)間敏感數(shù)據(jù)的一個(gè)理想選擇，例如從自動(dòng)駕駛汽車上的傳感器收集數(shù)據(jù)。
2、DataOps
DataOps是一種結(jié)合數(shù)據(jù)管理流程的方法，通過(guò)消除數(shù)據(jù)生命周期和分析流程中的障礙，可以提高企業(yè)的數(shù)據(jù)流效率。通過(guò)這樣做，可以簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，確保他們能夠更好地訪問(wèn)數(shù)據(jù)并與其進(jìn)行交互。它還能夠讓他們使用人工智能和其他顛覆性技術(shù)。DataOps提高數(shù)據(jù)速度和質(zhì)量的一些方法包括：
增加的數(shù)據(jù)分析：隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，企業(yè)有巨大的潛力獲得新的見(jiàn)解。分析這些數(shù)據(jù)集以收集有意義的見(jiàn)解將需要DataOps等新技術(shù)。
預(yù)測(cè)分析：企業(yè)將尋求從數(shù)據(jù)中提取最大價(jià)值，以促進(jìn)決策過(guò)程。此外，還需要通過(guò)自助預(yù)測(cè)分析最大化這些數(shù)據(jù)對(duì)客戶的價(jià)值。這些分析可以產(chǎn)生有用的見(jiàn)解，而無(wú)需依賴專家，從而使他們能夠做出快速而明智的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
數(shù)據(jù)管理：全球每天都會(huì)產(chǎn)生各種形式的海量數(shù)據(jù)。目前估計(jì)每天產(chǎn)生5萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)。管理這些數(shù)據(jù)對(duì)于人們來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)讓它變得更簡(jiǎn)單。通過(guò)將歷史模式應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以管理和處理這些數(shù)據(jù)，從而消除對(duì)勞動(dòng)力的需求，提高生產(chǎn)率。
3、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)分析
人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最大的趨勢(shì)之一，在世界各地的企業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，整合了這項(xiàng)技術(shù)的企業(yè)將能夠使更多的工作流和流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，可以提高決策的準(zhǔn)確性和速度。
人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案能夠以多種方式獲得價(jià)值。
預(yù)測(cè)消費(fèi)者習(xí)慣和需求以推動(dòng)銷售。
供應(yīng)鏈過(guò)程中的庫(kù)存管理。
改善訂單履行和交貨時(shí)間，以提高整體客戶滿意度。
4、向量相似度搜索
向量相似性搜索涉及將圖像、文本或音頻轉(zhuǎn)換為向量。這些在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于使連接數(shù)據(jù)的搜索和檢索更快、更準(zhǔn)確。向量相似搜索是大數(shù)據(jù)中一個(gè)日益增長(zhǎng)的趨勢(shì)，因?yàn)樗鼘⑺惴ㄅc深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，基于概念理解來(lái)搜索和發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目，而不是查找關(guān)鍵字的傳統(tǒng)的搜索方法。這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用包括電子商務(wù)，網(wǎng)站訪問(wèn)者會(huì)得到與他們的搜索標(biāo)準(zhǔn)完全或類似的匹配，以提高購(gòu)物者的參與度，并最終提高銷售機(jī)會(huì)。
如上所述，這些是企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)保持領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并確保長(zhǎng)期成功的一些趨勢(shì)。
