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2021年大数据发展十大趋势:抓准一个,就能掌握先机!

责任编辑:云南新华 点击:125 更新时间:2021-04-09
导读:  如今,以人工智能、大数据、云计算、物联网为代表的智能化技术,正逐渐成为各行各业发展的新驱动力。值得夸大的是,在企业组织中,越来越多机构对大数据的重要性越发受到正视。据相关部分统计,大数据以及相关领域在2023年将达到103亿美元以上,显然我们已经成为数字世界中活跃的分子。  那么,大数据毕竟如何持续的影响组织和机构,以及它给这个世界带来了何种影响,本文特别收拾整顿出2021年大数据技术相关趋势与枢纽点,以便大家能够在快速发展的数字化时代捉住机遇,快人一步。  趋势一:数据融合与数据价值挖掘 

  如今,以人工智能、大数据、云计算、物联网为代表的智能化技术,正逐渐成为各行各业发展的新驱动力。值得夸大的是,在企业组织中,越来越多机构对大数据的重要性越发受到正视。据相关部分统计,大数据以及相关领域在2023年将达到103亿美元以上,显然我们已经成为数字世界中活跃的分子。


  那么,大数据毕竟如何持续的影响组织和机构,以及它给这个世界带来了何种影响,本文特别收拾整顿出2021年大数据技术相关趋势与枢纽点,以便大家能够在快速发展的数字化时代捉住机遇,快人一步。


  趋势一:数据融合与数据价值挖掘


  数据融合对于数据价值挖掘来说,具有重要的意义。数据融合的利用需要尺度规范先行,实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可托性、数据互操纵性、数据安全性。数据挖掘和AI分析需要面临海量处理能力、云边端协同、建模、人与数据融合、数据自身安全、隐私与商密保护等挑战,需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的题目,开发出更多的大数据和AI分析技术。


  趋势二:知识图谱与决议计划智能


  跟着大数据的发展,企业和公共机构越来越需要将不同的数据进行有效链接,从而形成新的动态知识,以辅助企业和公共机构的决议计划。这就需要运用图数据库、图计算引擎和知识图谱,而知识图谱是图数据库和图计算引擎的重要应用场景。根据DB-Engines排名分析,图数据库关注热度在2013年到2020年间增长了10倍,远远高于其它数据库或数据引擎。其中,用户画像和信用档案则是知识图谱的新应用场景。


  目前,海内众多大型云厂商以及一些初创企业都在布局图数据库、图计算引擎和知识图谱,特别是知识图谱已经开始深入应用到金融、产业、能源等多个行业和领域,成为企业决议计划的重要技术平台与工具。


  趋势三:数据处理实现“自治与自我进化”


  跟着云计算的发展、数据规模持续指数级增长,传统数据处理面对存储本钱高、集群治理复杂、计算任务多样性等巨大挑战;面临海量暴增的数据规模以及复杂多元的处理场景,人工治理和系统调优捉襟见肘。因此,通过智能化方法实现数据治理系统的自动优化成为未来数据处理发展的必定选择。人工智能和机器学习手段逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测天生、索引推荐等领域,有效降低数据计算、处理、存储、运维的治理本钱,实现数据治理系统的“自治与自我进化”。


  数据治理系同一直以来是企业IT架构的重要组成部门,跟着物联网、云计算技术的深入发展和开源生态的不断完善,传统数据治理的局限性日益凸显,存储容量有限导致公司无法长时间存储和治理海量数据集,元数据来源广泛、种类繁多,具有多源、异构的特点,这使其在治理上面对数据汇聚、集成、存储和检索本钱高的题目;另一方面计算资源匮乏,缺乏同一治理接口和大数据处理环境所需的可伸缩、可拓展的灵活性和高效性。数据治理系统需要承担更加复杂的多租户、多任务下的执行工作,人工手动治理和运维再也无法有效应对海量多源异构的数据规模和丰硕复杂的数据处理场景带来的题目和挑战。


  传统模式下,系统超载、资源消耗过剩不仅要影响到其他正常运行的系统功课,而且需要大量的人力资源进行系统排查和纠正,难以确保系统有效率的运行状态。因此通过智能化方式实现数据治理系统的进级优化将成为未来数据计算与处理的必定趋势。将系统技术与人工智能技术相结合,利用机器学习算法在数据仓库与数据库系统治理、资源调度、引擎优化、压测天生等各个方面进行数据系统的自我治理,人工智能将充分嵌入到数据处理的整个生命周期,匡助进步数据查询的效率,晋升整体资源调度的优化性。


  同时,系统技术也将更多地辅助人工智能的深度发展,在大规模多样化数据集长进行高效的数据挖掘和机器学习优化分析的模型选择、元参数搜索、自动化的元数据学习、非结构化数据与结构化数据融合处理等工作,从而匡助系统变得更加智能、安全和可靠。


  趋势四:数据中台成未来发展热门


  2020年,纳斯达克涨幅较大的企业,多集中在“Big Five”中谷歌、Facebook、苹果等5大数字化企业,其他企业基本没有变化。可见,在今天所有巨大的不确定中,只有数字化是确定的。而利用好大数据技术,把握以数据为驱动的理念,则成为企业走上数字化道路的必定选择,由于高效的贸易模式必将取代低效的贸易模式。


  企业想要通过数字化运营制定出更好的竞争与运营策略,匡助其在激烈的竞争中取得上风,并在此过程中为企业创造出真正的价值。数据中台则能够匡助企业晋升运营模式和实现数据驱动IT构架,即时洞察经营过程,快速反应市场变化,实现精准营销,快速推出适应市场需求的产品,从而实现数字化顺利且快速的转型。


  趋势五:云原生重塑IT技术体系


  在传统开发环境里,漫长的产品开发、测试和上线周期,不不乱的产品研发效能是企业IT领导者和开发人士面对的核心题目和挑战,同时在应用程序的部署过程中,软、硬件环境等基础举措措施的技术复杂性很大程度束缚开发职员对于业务实现的出产力,受制于数据库、数据中央、操纵系统等传统架构的局限性,制定的业务解决方案需要不断妥协与折衷,效能也可能大打折扣。


  以容器、k8s、ServiceMesh、Severless为代表的云原生技术将充分沿用云计算的设计理念,全面利用分布式、可拓展、灵活性的云计算架构,达到毫秒级别的极致弹机能力,从而应对业务突发场景;同时基于云原生平台系统高度自动化的资源编排调度机制,实现应用的可拓展和易维护,通过微服务助力应用灵敏开发,进而大幅降低业务的试错本钱,晋升业务应用的部署和迭代速度。另一方面,云原生将网络、服务器、操纵系统、业务流程等基础架构层高度抽象化,更高效地应用和治理异构硬件和异构环境下的各类云计算资源,向上支撑多种负载,包括大数据计算、区块链、人工智能等立异性的服务,高效解决部署一致性题目,并极大地降低云服务的使用门槛,闪开发者只需关注业务逻辑本身并最大程度回归到应用程序的开发环节,专注于用户服务和贸易价值的创造过程,从而匡助企业实现快速立异。


  云原生将重塑IT技术的全链路体系,在开发、测试、上线、运维、监控和进级等环节中形成新的技术尺度,通过技术生态推动整个云计算的尺度化,使大规模、可复制的跨区域、跨平台和跨集群的部署能力成为可能,将更多灵敏、分布式、可扩展的技术红利带给企业和开发者。


  趋势六:大数据推动健康革命


  新冠肺炎的流行作为导火索,需要更多的技术手段来解决健康这一课题。一场由大数据推动的健康革命即将到来,在新的一年里,我们将看到它开始施展更多实际价值。


  由此,大数据逐渐成为解决健康相关题目的切实方法,人们欣喜的看到这些努力正在变成积极的成果。


  最近,Google的深度学习项目Deepmind的重大技术奔腾,预计它将对医疗健康行业进行彻底变革。通过Deepminnd的AlphaFold项目,它能够解决生物学的最大挑战:它成功地从蛋白质氨基酸序列中,确定了蛋白质的三维外形,解决了一个50余年的生物学挫折,比科学家预想的解决方案提早了几十年,而且超过了其它一百多个研发小组。


  此项突破意味着医学的突破性进展,可能会给药物制造带来突破性解决方案,包括对人类疾病好比癌症、痴呆、传染病等。


  趋势七:增强数据分析已经成为主流


  数字化与增强数据分析的趋势越发显著,一个主流挑战是大数据市场正在不断增长,数据集合变得如斯之大,处理和解释它是现在的一项重大挑战。


  增强分析通过使用机器学习与人工智能技术,对数据进行自动化预备、清洗、共享以及分析数据,并解决题目。做过数据分析的开发者应该知道,这本质是将海量数据转换拆分为小颗粒度并可分析的数据集合。


  增强分析将在2021年正式成为主流技术趋势,到2025年,增强数据分析市场的复合年增长率将会达31.2%。Gartner数据表示,在2021年,增强分析将成为贸易智能(BI)的主流驱动气力。


  趋势八:增加对图表的关注


  据Gartner表示,知识图谱作为五大新兴技术趋势之一,它可以弥合人与机器之间的鸿沟。根据Dataversity对的知识图谱定义,即匡助捕捉良多不同概念的数据资产;协调捕捉数据并尺度化数据分类;通过同一捕捉数据来显示关系。


  跟着数据集的不断扩大,数据也变得越来越难以分析和理解,知识图谱因此显示出其价值所在。知识图谱是将对象、概念和事件彼此联系关系描述的集合,这些描述通过链接和语义元数据方法,为创建数据提供更良好的上下体裁系,这样可以更利便的分析、集成、共享和同一数据。在资源描述框架中,知识图谱提供了一个框架,可以利便地表示各种类型的数据,并具有互操纵性和尺度化。


  趋势九:数据安全热度持续上升


  大数据、数字经济要通过相应的法律轨制以及相关措施来保障健康发展。


  一是改变计算方式,边计算边保护;


  二是构建免疫系统,改变安全体系结构;


  三是网络系统安全要构建“安全办公室”“警卫室”“安全快递”这“三重”防护框架;


  四是对人的操纵访问策略四要素(主体、客体、操纵、环境)提高履态可托度量、识别和控制;


  五是对“风险分析、正确定级”“评审存案、规范建设”“感知预警、应急反制”“严格测评、整顿完善”等环节进行全程管控,技管并重;


  六是达到非授权者重要信息拿不到、系统和信息改不了、攻击行为赖不掉、攻击者进不去、窃取保密信息看不懂、系统工作瘫不成等“六不”防护效果。


  趋势十:数据控制备受关注


  现在企业天生、存储和移动的数据比以往任何时候都要多。AI和ML等相关技术需要大量数据进行分析和联系关系,以开发业务和IT智能。但是,企业必需谨严治理这些不断增长的海量数据,以限制容量,确保及时性、防止更改或删除,以及最大程度地减少跨网络的移动。专家预计,到2022年70%的数据将源自数据中央外,这是艰巨的挑战。这里的题目不在于数据量,真正的题目在于数据治理、数据保护(需要遵循业务和法规要求)以及数据移动,从数据源到应用程序,可处理数据认为业务获得有意义的结果。


  目前有两种主要方法可以解决数据治理题目。第一,企业必需投资于更大更快的网络连接,以便根据需要在主数据中央之间往返移动远程数据。第二,IT团队应部署数据精简工作流,并在边沿执行更多的数据分析和处理,并且仅将经由预处理或分析的数据集返回给主数据中央。


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