2025年大数据分析发展的预测

发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:117次标签:数据治理

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。

大数据

全球每天的互联网搜索、点击、分享、喜欢和刷卡都会产生大约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。还有一点值得考虑的是人工智能等技术将如何演变以及它将如何与所有这些新信息相结合。

所有这一切对营销人员来说都特别重要,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,以及它对营销意味着什么。IDC公司的研究论文《数据时代2025》揭示了这些见解。

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,无论是医疗解决方案,还是全球食品供应计划,甚至是道路交通状况。

这其中的原因与物联网、机器学习和嵌入式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,最终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。它甚至可能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基础设施也可以存在于虚拟状态,因此关键是要对大数据管理采取全面的方法。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,虚拟技术几乎完全控制了数据,人们越来越依赖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,以及大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,而且这种趋势也将持续到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。许多设计人员喜欢采用无服务器计算,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,并且还提供容错功能,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。

最有趣的是,当企业将它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所有数据的工作负担。从这个意义上讲,到2025年,营销人员可以期望使用比以往任何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对其进行解释。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,以及如何将所有信息应用于增加组织的利益。



(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 统一数据交换平台解决方案

    统一数据交换平台解决方案

    随着我国信息化工程建设的迅速发展,各政府部门及各大企业内部都建立了各自的信息处理系统。这些信息系统往往是在不同时期、由不同厂商、在不同平……查看详情

    发布时间:2020.08.07来源:知乎浏览量:160次

  • 企业数据治理战略中的重要任务

    企业数据治理战略中的重要任务

    尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了,只有48%的企业拥有明确的规划或计划,但这并不影响数据治理的重要性,它聚焦于三个关键因素……查看详情

    发布时间:2020.07.14来源:知乎浏览量:136次

  • 数据治理,人工智能和医疗保健:令人兴奋的健康新世界

    数据治理,人工智能和医疗保健:令人兴奋的健康新世界

    随着AI变得越来越普遍,对数据治理的需求也在增加。这是一个由政府确定的问题,因为它最近宣布了一个监督大量数据集的道德小组。2017年1月……查看详情

    发布时间:2019.03.12来源:亿信华辰浏览量:115次

  • 什么是数据治理以及董事会应该如何应对?

    什么是数据治理以及董事会应该如何应对?

    数据是公司持续时间最长的资产。它超越了人,设备和设施。数据治理将分析与治理要求相结合。许多公司错误地将数据治理问题与其IT部门联系起来。……查看详情

    发布时间:2018.11.22来源:Nicholas J. Price浏览量:133次

  • 为什么应该让企业销售和营销团队参与数据治理

    为什么应该让企业销售和营销团队参与数据治理

    虽然在许多人看来,数据治理可能仅仅是IT部门的领域。但现实情况是,每个与客户相关的组织部门都应该参与进来。特别是应该鼓励销售和营销团队在……查看详情

    发布时间:2018.11.15来源:塞浦路斯浏览量:238次

  • 高质量的数据一般包括哪些特征?

    高质量的数据一般包括哪些特征?

    ​基于数据决策的前提是数据可靠且相关,数据必须是“真实可信的”,否则“输出将是误导和无效的”。但是企业所收集的数据可能不完全,或者更新不……查看详情

    发布时间:2022.06.09来源:小亿浏览量:3327次

  • 企业实现一个数据治理的项目需要注意什么?

    企业实现一个数据治理的项目需要注意什么?

    数据治理是长期、复杂的工程,每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究,目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容:数据标准、数据模……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:121次

  • 数据治理模型 - 组织数据质量管理的责任

    数据治理模型 - 组织数据质量管理的责任

    企业需要数据质量管理(DQM),它结合了业务驱动和技术观点,以应对需要高质量企业数据的战略和运营挑战。迄今为止,公司已将DQM的责任主要……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:数据治理浏览量:188次

  • 赢得数据治理的五个秘诀

    赢得数据治理的五个秘诀

    到目前为止,您已经意识到拥有出色的数据分析策略还需要拥有良好的数据治理策略。毕竟,如果您的数据无法控制,那么您在其上运行的分析在一天结束……查看详情

    发布时间:2019.02.27来源:亿信华辰浏览量:136次

  • 国内数据治理平台厂商介绍

    国内数据治理平台厂商介绍

    睿治数据治理平台是北京亿信华辰软件有限责任公司完全自主研发的一站式综合数据治理整体解决方案,是一款面向全用户角色的、智能的、敏捷的数据全……查看详情

    发布时间:2019.09.19来源:知乎浏览量:195次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议