2021年大数据技术发展的五个趋势

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-27 阅读次数:1031 次浏览

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    大数据技术发展趋势(一)增强数据分析已经成为主流

    如果你留意过大数据相关领域,相信已经知道数字化与增强数据分析的趋势。

    一个主流挑战是大数据市场正在不断增长。如何应对现有的海量数据。有数据表示我们有250亿字节数据,且我们每天都会立生高达463EB的数据。未来5年后,数据将是现在的185倍。

    数据集合变得如何之大,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,对数据进行自动化准备、清洗、共享以及分析数据,并解决问题。

    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(CAGR)将会达31.2%。

    Gartner数据表示,在即将到来的2021年,增强分析将成为商业智能(BI)的流驱动力量。

    大数据技术发展趋势(二)大数据与区块链技术的结合

    近期,比特币以及相关数字加密货币的崛起,一些人对加密货币以及区块链产生了新的兴趣。

    我们将加密货币独立来看,亦可以从大数据如何受益的角度来看待:大数据将随着加密意识以及采用率的提高而上升,因此将促进大数据和区块链技术的大联姻。

    大数据与区块链技术的结合将确保:

    1、网络架构将难以被篡改,因此大数据是安全的;

    2、更优秀的数据结构,使分析和理解数据成为更多可能。

    从本质上来讲,区块链与大数据的结合将使数据变得易于阅读,又更加安全,原来很多数据的安全噩梦将一去不复返。

    大数据技术发展趋势(三)增加对图表的关注

    据Gartner的说法,知识图谱做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。

    数据集的不断扩大,这些数据也变得越来越难以分析和理解,这就是知识图谱的价值所在。

    知识图谱是将对象、概念和事件彼此关联笔描述的集合,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文体系,这样可以更方便的分析、集成、共享和统一数据。

    在资源描述框架(RDF)中,知识图提供了一个框加,可以方便地表示各种类型的数据,并具有互操作性和标准化。

    根据Dataversity定义,知识图谱包括:

    1、帮助捕获很多不同概念的数据资产;

    2、协调捕获数据并标准化数据分类;

    3、通过统一捕获数据来显示关系。

    概括来说,使用知识图谱可以简化大数据的分析和使用,帮助开发考得捕获大量不同的数据集,使其协调一致,并以一种易于理解的方式呈现。

    大数据技术发展趋势(四)大数据推动健康革命

    一场由大数据推动的健康革命即将到来,在新的一年里,我们将看到它开始发挥实际之价值。

    在卫生技术不断进步的同时,由今年的新冠肺炎的大流行,需要更多的技术手段来解决健康这一课题。

    大数据由此也越来越多地被用来解决健康相关问题的解决方法,人们也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的重大技术飞跃,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形状。它解决了一个50余年的生物学难题,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,包括对人类疾病比如癌症、痴呆、传染病等,将不再是难治之症。

    大数据技术发展趋势(五)气候变化将更加依赖于大数据

    气候变化一直被列为巨界头号待解决难题之一,联合国在2020年已经将其列为头号之挑战。

    气候变化的行动与这些行动产生的经济利益存在着紧密关系,虽然之前相关方面也采取了部分行动,但在2021年,人们将更加注重利用数据来应对气候变化。

    大数据分析可用来实时收集数据,一方面可以了解对气候变化的反应,也可以了解气候相关行动所引发的讨论,从而更好更容易地应对气候变化。

    另外,一些投资者与消费者,对自己所使用的商品了解不多,人们也不知道哪些商品会对气候变化产生何种影响,通过大数据分析,关注气候变化的人们会对自己选择的商品做出更正确的决策。

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