這兩年的新興技術(shù)在飛速發(fā)展，包括物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能等。

馬云也多次在不同場(chǎng)合強(qiáng)調(diào)過(guò)大數(shù)據(jù)的重要性，那么大數(shù)據(jù)接下來(lái)的發(fā)展會(huì)如何呢？

大數(shù)據(jù)的可視化

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)可視化將成為一個(gè)重要趨勢(shì)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不僅僅是為了理解分析和關(guān)系，還代表了展示分析以揭示更深入的業(yè)務(wù)洞察力的方法。

大數(shù)據(jù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的影響

物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)向企業(yè)展示了基于傳感器的數(shù)據(jù)如何有益于企業(yè)和客戶。因此，越來(lái)越多的公司投資于基于傳感器的分析。隨著智能手機(jī)、智能手表等智能設(shè)備的使用增加，物聯(lián)網(wǎng)有助于為分析目的收集信息。而物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，龐大的海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，分析以及預(yù)測(cè)，將從大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展中得益。

對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)了解的朋友知道，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的連續(xù)性數(shù)據(jù)如果使用目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle, Mysql等進(jìn)行存儲(chǔ)，將是一場(chǎng)災(zāi)難，因?yàn)楹Ａ窟B續(xù)數(shù)據(jù)很快就將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)撐爆。這也是為什么MongoDB近年來(lái)火爆的原因。

試想如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)于海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析是對(duì)IT人的很大挑戰(zhàn)。

更加快速準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)正以驚人的速度發(fā)展。此外，隨著自動(dòng)化的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展在很大程度上加快了步伐。除此之外，還引入了以“模型工廠”范式為核心的DevOps模型。

因此，總體的范式轉(zhuǎn)換確保更快地處理和分析大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。此外，它將提供更準(zhǔn)確的結(jié)果。除此之外，高性?xún)r(jià)比、低功耗、高性能的人工智能芯片組也將出現(xiàn)。它將以基于邊緣的推理為目標(biāo)。

人工智能（AI）的更多使用

2018年的大數(shù)據(jù)趨勢(shì)表明，數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展在人工智能開(kāi)放發(fā)展框架上趨同。它為T(mén)ensorFlow、Spark和MXnet等建模工具覆蓋了一個(gè)公共抽象層。除了機(jī)器學(xué)習(xí)方面的更多發(fā)展外，幾乎每個(gè)應(yīng)用程序和服務(wù)都將在其中包含一定程度的人工智能。

大量的數(shù)據(jù)可以提供給人工智能進(jìn)行training，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的Pattern，以進(jìn)行更好更快的分析。

增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全

在云端處理大數(shù)據(jù)的同時(shí)，安全是是需要考慮的一個(gè)大問(wèn)題。因此，確保大數(shù)據(jù)處理的安全性將是各家云服務(wù)上考慮的首要問(wèn)題。對(duì)于企業(yè)來(lái)講，將海量數(shù)據(jù)傳到云上去的時(shí)候，是否要對(duì)數(shù)據(jù)洗掉敏感信息也是需要考慮的問(wèn)題。記得之前騰訊的馬化騰在采訪中就提到在考慮將騰訊的大數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏 （去除敏感信息，如涉及隱私等的信息）。

本文題目：大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展與應(yīng)用
文章路徑：http://www.rwnh.cn/news29/104729.html

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