大数据的概念问世这么多年来，大数据从技术，政策和资本等多个角度已经切入到社会方方面面，未来数据也会成为的经济驱动因素中越来越重要的一部分。对未来而言，大数据的发展将影响到产业、企业和个人。需要学习大数据可以加我QQ群，零基础到项目实战

就产业而言，大数据的未来变化更多的是在各个产业内部。首先大数据产业的边界会消融，大数据也渗透到其他产业中去。这个不难理解，任何一个产业在运行了这么多年的过程中，总是积累了大量的数据。很多情况下，数据过去都在沉睡，只是记录下来了，并没有产生更多价值。然而随着大数据技术的发展，沉淀数据的产业将有机会盘活以往的数据资产，最简单的是引入数据源环节，将自身积累的数据资产对外出售或交换。同时，也可以进入分析实施环节，通过对以往业务流程的改造，把过去的方法总结和创新出定量的模式，从而输出定制化方案或者标准化产品。此外还可能够在数据应用环节发挥作用，利用已有的数据收集，创新发展出新的商业模式，去产生新的价值。

于此同时，大数据产业尽管存在边界消融的情况，然而还是会有现今而言相对未来更传统的大数据产业存在独立，因为伴随着社会、经济的发展，需要有大数据技术的演进来应对未来需求。因此，未来传统意义上的大数据产业将会肩负起开发更先进的软件和硬件的责任。

对企业而言，大数据对影响将会存在于三个层面。第一个层面是在技术上，企业可以引进和开发数据工具，起到提升经营效率的方式，从而优化企业的经营和管理，例如可以购买BI工具，实现管理可视化，从而协助决策。第二个层面是在方法上，这里更需要企业构建大数据实施的能力，并且将构建的能力落实在运营、营销以及战略中去。依靠数据化经营对企业的改良，也会让企业在一定程度上改造自己所在的产业。例如沃尔玛率先在零售行业中使用条形码，使得整个行业依靠条形码能够实时掌握进销存的情况。

对个人而言，大数据的影响则和生活交织得更深。伴随着技术的发展，每个人都会成为数据源，个人的数据会随着自己的行为在不经意间收集，不论是聊天还是搜索，不论是购物还是交通都不可避免地产生大量可以被记录的数据。这里其实是一把双刃剑，一方面让我们生活更加便利，能够享受更好的服务，也能更快地得到想要的产品。然而另外一方面，每个人会有跟多隐私被记录，一旦暴露带来的负面影响也会更大。因此隐私保护和数据安全也是整个大数据产业甚至政策法律中非常重要的一部分。

除此之外，大数据的福泽也会从另外一个方向降临到每个人头上。伴随着技术的发展，大数据不再是深奥和复杂的方法，而会成为简单易学的技能，每个人都能够进行数据分析工作，未来会有大量的傻瓜式数据分析产品产生，不需要写代码，也不需要设公式，只需要简单的拖拽就能够分析数据。这种情况下，每个人都需要学习数据分析的逻辑和通用的方法，每个人也会做自己的数据分析师。

大数据的产业，就像朝阳一样冉冉升起，未来还会有更多的光芒和价值，也会有更多的空间和遐想。对产业可以是依靠数据提升效率，也可以是商业模式颠覆现状，甚至可以是通过数据的为纽带的方式，造就未来产业内部甚至产业之间协同的景象。对企业能够提升经营效率，改良管理水平，创新商业模式。对个人而言，人人都用大数据，人人都是分析师。欢迎加入722680258每天分享学习视频资料

许多机构正研究用大数据建立比传统统计数据更准确、更实时的经济指标。尽管大数据仍有缺陷，但潜力不容小觑。

上世纪80年代末，阿尔贝托卡瓦洛(Alberto Cavallo)在阿根廷度过了他的童年时光。当时这个拉美国家正陷入一场债务危机，通货膨胀之猖獗，甚至日常出门购物都是一次争分夺秒的疯狂赛跑。

卡瓦洛和他母亲每天都要去银行，他们取出仅够采购必要物品的比索，剩下的钱还存成美元，然后马不停蹄地冲向当地商店，尽可能地迅速抢购他们要买的东西，以期赶在价目表再次更新前冲到柜台。

他感伤地回忆道：“如果我们没有及时赶到收银台，那么我们就得回到银行，重新开始。”

但这样的经历却在他心中撒下种子，后来发展成了通常古板的经济统计界里最有趣的实验之一。该实验试图利用“大数据”爆炸来提高、补充以及可能最终取代传统的数据形式，这一形式迄今仍在为无数政策制定者、政客、学者提供信息，决定他们的观点，还指导着价值数万亿美元的投资。

卡瓦洛现在是麻省理工学院(MIT)应用经济学的一名教授，他和本校另一位教授罗伯托里戈本(Roberto Rigobon)一起主持了“海量价格数据项目”(Billion Prices Project)。该项目始于2006年，适逢那一届阿根廷政府被指控操纵通胀数据。卡瓦洛和里戈本教授想到通过汇集阿根廷零售商在网上列出的价格，他们可以建立一个更为准确、同步的真实通货膨胀率指标。自2015-2016年政府换届以来，阿根廷已发布了更准确的通胀指标。

麻省理工学院应用经济学教授阿尔贝托卡瓦洛

根据网上列出的价格建立的更为准确、同步的阿根廷真实通货膨胀率指标

该项目的商业分支PriceStats现在收集到了足够的数据，可以为22个经济体提供每日更新的通胀数据。卡瓦洛说：“这事挺意外的。但我们很快意识到它可以运用到别处。”

此项目只是一个大趋势的例子之一，而这个大趋势就是在浩瀚的大数据海洋里搜罗关于企业、行业或整个经济体表现的线索。有些数据已经提供了有用的——虽然不完善——的见解。但一些专家预测，我们网络生活的数字指纹可能最终会被处理成一张经济趋势的实时地图，相形之下，今天的数据看起来就像20世纪20年代的铁路货运信息一样过时。

我们留下的数字痕迹庞大到不可思议。据IDC一项调查，全球在一年中生成的数据估计每年都会翻一番，到2020年总体数据量将达到44泽字节(ZB)，即44万亿吉字节(GB)。如果将所有这些信息都放在高端平板电脑里，这些平板电脑垒起来的厚度相当于地球到月球距离的六倍以上。

另一家数据提供商Quandl的负责人塔默卡迈勒(Tammer Kamel)表示：“只要你开发合适的数据集，你想了解的关于经济的一切现在都是可知的，这是一个很大的机会。经济报告很慢，但市场瞬息万变，而只要你找准了发力的方向，你现在差不多就能了解实时信息。”

这听起来可能有些雄心勃勃，因为大数据中可能混入了或明显或隐蔽的缺陷和偏见。但一些数据科学家表示，随着我们的生活日益挪到线上，我们可能正在接近一个时刻：近实时经济统计成为现实。

伦敦图灵研究所(Alan Turing Institute)一个新项目的负责人乔纳森肖(Jonathan Shaw)在谈到新型数据在经济研究中的运用时表示：“把所有数据编排成正确形式绝不是一个微不足道的挑战。（但）我想十年内我们将更接近一个实时的经济数据图。如果十年内我们做不到这一点，我会很失望。”

当英国在2016年投票决定离开欧盟时，许多经济学家预言会立刻发生一场灾难。一项对服务业乐观情绪的调查，在英国脱欧公投一结束时显示出该调查20年历史上乐观情绪的最大降幅，高盛(Goldman Sachs)也预测英国将陷入衰退。但在正式脱欧前的这段日子里，英国经济到目前为止都证明是非常有韧性的。

不是每个人都做出了误判。2015年，英国投资集团施罗德(Schroders)成立了一个数据分析部门，帮助该集团解析大量新的数字信息，包括信用卡数据——让其能简要了解实时消费模式。尽管人们的情绪普遍低迷，但数据显示其影响微不足道。

“我们可以告诉我们的基金经理，形势看起来不错，几个月后，官方数据证实了这一点，”施罗德数据分析部门主管马克安斯沃思(Mark Ainsworth)表示，“所有这些数字数据可以让你更同步地了解经济运行情况。”

其中蕴藏的潜力巨大。社交媒体内容可用于对大众情绪建立实时评估。太空中的卫星可以看到哪艘船何时停靠在哪里、油轮满载还是空驶、一种作物的长势，甚至一座高炉的生产率。信用卡购物记录和通过电邮发送的收据可以反映零售支出。成千上万的招聘网站或公司网站的招聘信息可以反映就业形势。智能手机发送的位置数据可以显示出我们在任何时间所处的位置。总有一天，“物联网”可以通过联网的冰箱来揭示我们的日常饮食习惯。

挖掘这些新数据集曾经是高端的“量化”对冲基金的专利。一些国家的财政部、央行和统计机构如今也开始涉足这一领域，以便更好、更快地了解经济趋势，这一变化会对公共政策产生重大影响。

金融危机暴露了官方数据的巨大滞后。负责判断美国经济衰退起止日期的半官方机构美国国家经济研究局(NBER)商业周期测定委员会(Business Cycle Dating Committee)，直至2008年12月——雷曼兄弟(Lehman Brothers)破产近3个月后——才宣布美国经济实际上一年前就陷入了衰退。奥巴马政府时期国家经济委员会(National Economic Council)前副主任戴安娜法雷尔(Diana Farrell)回忆说，虽然许多经济学家之前已经从快速恶化的月度和季度数据中得出了差不多的结论，但这些统计数据并未充分反映经济衰退的速度。

她承认：“经济形势比我们意识到的要糟糕得多，我们的政策反应基于的是一场程度轻微得多的衰退。”

法雷尔现在是摩根大通研究所(JPMorgan Institute)负责人，该智库由摩根大通创立，目的是将客户数据转化为有价值的经济和政策参考。此外，该智库还探索了零工经济的作用、自费医疗支出对家庭财务状况的影响，以及按揭付款的调整如何影响违约或消费支出。法雷尔表示，大数据可以对政策产生“巨大”影响，尤其是在衰退时期。“极端时期的很多问题传统数据都无法回答，”她说，“我不认为这会取代核心统计数据，但显然可以作为补充。”

日前，美国商务部的经济分析局(Bureau of Economic Analysis)公布了GDP的季度数据，但即便这一“闪电”读数也滞后了一个月，而且还需经常修正。法国对冲基金CFM总裁菲利普乔丹(Philippe Jordan)预计，未来各机构将能够更快速地拿出经济数据。

“发布季度GDP数据将变得过时，”他说，“为数据赋予结构极为复杂。但或许我们可以从得到月度（而非季度）经济数据开始。这将是一个不错的起点。”

SpaceKnow的非洲灯光指数：顶部为北非，底部之左为尼日利亚

如何发挥作用：非洲灯光指数

非洲的数据统计速度缓慢而且容易产生误导，因此，SpaceKnow通过测算夜间的灯光强度来更快速地评估工业活动。云密度低的国家可以按月测算，而云密度高的国家则按季度报告。

这一领域仍有质疑的声音。瑞士资产管理公司GAM旗下对冲基金Cantab Capital的首席投资官伊万柯克(Ewan Kirk)表示，他的团队研究的大量貌似很有用的数据集最终证明对于投资没有什么用，他怀疑这些数据能否在预测经济运行方向方面更有价值。

“经济实在太复杂，比金融市场复杂一个数量级，”他指出，“现在资金流正在成为又一个数据提供者，而非数据用户。”

经济学家已经更善于从传统数据中开发出更为即时的经济指标，即“现测”(nowcasting)。有人认为，新的数字数据集对于提高“现测”模型的准确性没有任何作用。例如，加拿大早已开始发布月度GDP数据，英国很快也将公布。

数据科学家和统计学家都承认，将通常凌乱的数据集转化为可用数据的挑战是巨大的。智能手机或社交媒体数据通常无法覆盖年龄较大的公民的信息，信用卡数据只能反映一部分消费。恶劣天气会阻碍卫星抓取照片。

有些人认为，最大的障碍在物流和法律方面：信息主要分散在私营部门，藏于银行、电信公司、社交媒体平台或制造商手中。在某些情况下，这些数据可以通过付费获得——但多数情况下，企业可以共享什么信息受到法律约束，它们希望披露什么也有实际限制。

与此同时，许多政府统计机构往往缺乏足够的资源来获取并研究这些新数据集。

曼彻斯特大学(Manchester University)经济学教授、英国国家统计局(Office for National Statistics)研究员黛安科伊尔(Diane Coyle)表示：“技术上的挑战非常艰巨，但可以解决……人们低估了监管方面的挑战。”她认为，鉴于更好、更快和更翔实数据对公共政策的意义，统计机构应被授予自由获取重要私营部门数据的权利。

但施罗德的安斯沃思表示，将通常包含敏感信息的大量数据集集中化会引发安全和隐私方面的担忧。“作为一个社会整体，我们应该问的问题是，我们是该拥有隐私，还是该将所有这些数据整合到一处，”他说，“因为这些数据是数字化和私人的，所以应该受到尊重对待。”

从大数据中挖掘实时、详尽和更准确指标的前景是可行的还是幻想？

怀疑者称，大数据不会自动变为优秀数据。及时性的代价可能是准确性打一个不可接受的折扣，而统计机构应该继续以准确性为优先。卡瓦洛教授表示，他将这些新的数字数据来源视为对传统信息的补充，而且不认为前者很快就会替代后者。

他说：“我们可以测量一切，并不意味着一切都值得测量。”

然而，我们正处于未来数字数据革命的早期阶段。乐观主义者表示，他们已经能够以10年前还难以想象的方式来评估经济趋势。现有数据集将拥有更长的时间序列，可以更精确地进行建模，同时将有新数据集可供使用。这将使相关研究分析人员提高精确性，并加快为整个经济创建全面、同步的统计数据。

科伊尔教授表示，该领域正处于发展的“大规模炒作阶段”，但她预测，“进步将非常快。”

延伸阅读——卫星数据：中国工业经济快照

中国已成为数据科学家寻找评估经济健康的非传统指标的沃土，部分原因是出于对官方统计数据质量的担忧。

西方的经济数据发布往往较慢但相当精确，但在中国，连官员都承认中国的数据可能经过篡改或是“人造的”（用李克强总理的话说）。这催生了一系列基于发电量、贷款发放量或铁路货运量的非传统指标，其中一个非正式指数甚至以李克强的名字命名。

非传统数据提供商已经将这一趋势提升到了一个新水平。SpaceKnow的“中国卫星制造业指数”是最好的实例之一，该指数基于的是对中国各地50万平方公里的6000多个工业场所的22亿张快照。这一指数为投资者提供了针对中国制造业的更快、也可以说更精确的评估。2015-16年，该指数显示出了比官方调查严重得多的制造业放缓，很可能更准确地反映了这段低迷期。

卫星图像有时会短暂地受到诸如坏天气之类的简单事件干扰，但它们提供的数据比传统统计数据更详细、更及时。由美国国家航空航天局(Nasa)和谷歌(Google)前工程师詹姆斯克劳福德(James Crawford)领导的Orbital Insights，通过高炉发出的热量监测印度和中国的钢铁生产。

Orbital Insights还与世界银行(World Bank)合作，利用卫星图像绘制贫困率地图，并计划推出更多的宏观经济数据集。“这代表未来，”克劳福德表示，“用不了几年，我们将每天对全世界进行运动神经级别的监视。”

大数据是IT界的行业术语，本名叫巨量数据集合。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在各种购物平台，用户所收到的购物产品推荐，就是运用大数据的结果。经常使用淘宝的人可能会有这种感触，前几天搜索了一款产品，后几天就会时常收到相关产品的推荐。不光是购物上，大数据还可用来为未来的形势做预估。伴随着大数据的普遍使用，未来大数据的应用已是必然趋势。

在即将到来的10到20年之间，大数据的发展趋势必定更加迅猛。

趋势一：数据的市场化

当大数据进入人们的生活，所有的数据必定成为资源，而掌握了数据的人就会拥有较好的市场。日本有学者提出“生活者”的概念，意思是，随着社会化媒体的出现，消费者不再是单方面接受信息的买方，而是将所有与生活有关的信息都放在社会化媒体上的生命体。这时，不光是产品信息，消费者的兴趣、年龄、收入、产品反馈等都会被列入商家批量生产产品所要考虑的要素之列。而面对几千、几万计的消费者，普通信息统计已经不能满足需求，这时，就需要专门的大数据处理公司，或者是公司单独设立用户数据处理中心，使用大数据技术，更加精准地把握用户需求，这将会给企业带来意想不到的回报。

趋势二：与云计算一起获得双赢

网络用户呈现出爆炸式增长，传统的信息运算技术显然已经不能满足现在庞大的用户基数了，所以在这时，拥有强大计算能力的云计算技术成为大数据技术的好伙伴。本来需要很长时间才能处理的数据，在云计算的加入之下，很快就能处理好，大大提升企业、政府和社会组织的效率。除了云计算之外，物联网等新兴的技术为大数据提供数据来源，人们可选择的数据样本越来越丰富，大数据所能得出的结论可信程度将会日益提高。

趋势三：数据处于泄露的巅峰

大数据从哪儿来的呢？自然是从不同用户中抽取而来的。它为社会运转、企业盈利带来好处，但与此同时，很多问题也出现了。用户的信息被计算机一股脑儿的抓取，在这其中，人们的隐私也暴露了。随之而来的，是伦理上、法律上对大数据的争议。很多相关争论就此展开。在运用大数据时，人们不得不更加谨慎。

趋势四：数据管理和质量成为核心竞争力

马云在演讲时就说过:“大数据时代人人有机会，必须要有独特的视角把个人的能力与大数据结合起来，才能够发挥自己的最大优势。”

当数据市场化之后，企业、组织和个人已经逐渐认识到大数据的重要性。为了能吸引用户，个性化推荐技术，根据用户信息制定的营销方案，已经为人们所青睐。但是，和技术运用相对应的，是技术的处理方式。在使用大数据时，要把握什么样的信息是重要的，什么样的是次要的。信息的管理者也需要建立数据库，利用好已经搜集到的数据，以便随时应用，在这个信息发达、创意频出的时代占领先机。

目前，数据处理呈现出3大重要趋势，其一是从离线到在线的趋势，圈里现在基本都不怎么提离线分析了，而是在讨论在线分析。第二个趋势是从统计到AI的趋势，用AI技术去做数据处理不再是未来的事儿，而是现在已经正在发生着。第三个趋势是在线分析平台化，支持多样化的数据如文本、Json、图片等，实现数据融合、统一、联合计算。

他认为，这些趋势在未来的5年以内，会在中国乃至全球普及，未来数据分析是开放化、在线化的时代。他还指出，对未来企业业务的改造，怎么样让数据部门不再是企业的负担，而是一种增值，也是个很重要的探索方向。

PB级大数据在线分析对数据计算的要求不仅要面对越来越大的数据量能被在线计算，更要求实时，几秒内返回，还可以被界面交互，并且可以让人人都可以当分析师，同时可以去探索，需要足够的开放性。

目前阿里大数据分析在线化和开放化的实践，主要应用于电商业务、营销业务、O2O、交通、物流、娱乐、金融、征信、安全等几十个场景。涉及营销管理，安全风控，推荐，预测，洞察等多个方面。

架构图中，我们发现与众不同的是AnalyticDB，这是阿里自研的大规模高性能分析型数据库，其实AnalyticDB并不是个新产品。会后，离哲在接受笔者采访时表示，AnalyticDB在2014年就上云了，主要目标是做极速低成本的PB级实时数据仓库。

AnalyticDB主打三个功能：一、低成本;二、极速分析，包含延迟，并发上做到极速。三、上层提供了足够好的应用性，让用户能像用单机数据库一样，绝大部分语言和工具，都能连接。用户可以通过任何BI工具，甚至excel都能连接上来做分析，其目的是让阿里的在线分析能力能被用户以足够低的成本连接和被使用。

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大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

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大数据行业发展现状

1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。

2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。

3、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。

4、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

5、电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。

6、传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

我们所指的大数据不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统数据不同。大数据更接近于某个群体行为数据，它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。

中国的大数据之路任重而道远

中国目前的大数据应用环境和技术相对于美国而言，在整体技术水平、应用环境、国民意识、商业环境、技术厂商、技术平台上面相差超过5年左右。在大数据应用的国家战略层面落后的也较多。

2012年3月，美国奥巴马政府宣布推出“大数据的研究和发展计划”。该计划涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局等6个联邦政府部门，承诺将投资两亿多美元，大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。美国奥巴马政府宣布投资大数据领域，是大数据从商业行为上升到国家战略的分水岭，表明大数据正式提升到战略层面，大数据在经济社会各个层面、各个领域都开始受到重视。

2014年从“两会”的提案、议案看，很多人建议将大数据业务上升为国家战略，互联网领军人物李彦宏在政协记者会上表示，政府应该把更多和人民生活有关的数据资料，公开地放到网络上；雷军则直接建议将大数据纳入国家战略，推动大数据切实地被用起来；科大讯飞刘庆峰建议国家建设声纹数据库进行大数据反恐。张近东、马化腾、杨元庆的提案也与数据应用有着紧密联系。但是在中国大数据国家战略和大数据产业发展发面还没有一个清晰的蓝图。

最后总结一下，大数据时代将会给人类社会带来巨大变化。它是一个好的工具，就像计算机一样，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律，同时加快进入智慧社会。

以上种种，无不揭示着大数据未来发展的大好前景！时不我待，抓住机遇！

当今，世界无时无刻不在发生着变化。对于技术领域而言，普遍存在的一个巨大变化就是为大数据(Big data)打开了大门，并应用大数据技相关技术来改善各行业的业务并促进经济的发展。

目前，大数据的作用已经上升到一定程度，对于小型或大型公司而言，从所收集的数据中提取出有用的信息已被是非常宝贵的。

此外，大数据帮助那些在使世界变得更美好的且负有重要责任的组织能够更好地完成工作。

在早期，大数据并不没有那么的“大”。当时，只有大型企业能够很好地利用它，因为他们是唯一能够负担得起这种技术的企业。此外，其广泛的服务范围需要更精确的数据，这就需要使用数据分析系统。

从那时起，大数据技术就以极快的速度发展。此外，自从云技术和互联网诞生以来，这使得小企业也能够从中受益。并且，大数据云消除了企业对数据专家的需求，因为可以使用互联网连接远程就能够访问他们所需的所有信息。

在人工智能、云计算和物联网的帮助下，即使是复杂的大数据，也可以由普通的数据从业者利用相应的数据分析工具来进行处理。大数据分析已经脱离了热门IT趋势标签，现如今成为了公司业务必须的一部分，它将很快取代黄金成为人类最宝贵的资产之一，在《未来简史》中讲到：“谁拥有数据，谁拥有对数据的解释权，谁就有可能在未来的竞争中占得先机”。

为了让读者快速了解有关大数据的最新信息，本文总结了一些最热门的大数据趋势，以推动行业未来发展。

1. 快速增长的物联网网络

由于物联网(IoT)技术，智能手机被用于控制家用电器变得越来越普遍。随着小米和阿里等智能设备在家庭中实现特定任务的自动化的普及，物联网热潮也正吸引着很多公司投资于该技术的研发。

更多组织将抓住机会以提供更好的物联网解决方案，这必然将带来更多收集大量数据的方法，以及管理和分析数据的方法。业界的研究趋势是推动更多能够收集、分析和处理数据的新设备，比如手环、智能音箱、眼镜等。

2. 普及的人工智能技术

人工智能现在更常用于帮助大公司和小公司改善其业务流程。人工智能现在可以在执行任务时，能够比人类更快、更精确，以此减少人为引入的错误并改善整体流程，这使得人们能够更好地专注于更关键的任务，并进一步提高服务质量。

人工智能的快速发展以及较高的薪资吸引着很多开发人员进入该领域，幸运的是，市面上有成熟的人工智能开发工具箱可供使用，每个人都可以根据实际任务构建相应的算法，满足不断增长的需求。如果个人组织能够找到将其整合到业务流程中的最有效方式，那么可能会获得较大的优势。

3. 预测分析的兴起

大数据分析一直是企业获得竞争优势并实现目标的关键战略之一，研究人员使用必要的分析工具来处理大数据并确定某些事件发生的原因。现在，通过大数据进行预测分析可以帮助更好地预测未来可能发生的情况。

毫无疑问，这种策略在帮助分析收集的信息以预测消费者行为方面非常有效，这允许公司在做相关开发之前了解客户的下一步行动，以确定他们必须采取的措施。数据分析还可以提供更多数据上下文，以帮助了解其背后真正的原因。

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4. 迁移到云端的暗数据

尚未转化为数字格式的信息称为暗数据，它是一个目前尚未开发的巨大数据库。预计这些模拟数据库将被数字化并迁移到云端，进而用于对企业有利的预测分析。

5. 首席数据官将发挥更大的作用

现在，大数据越来越成为执行业务战略中的重要组成部分，首席数据官也在其组织中发挥着更重要的作用。首席数据管们被期待着引导公司走向正确的方向，并采取更积极的方法，这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。

所有这些不同跨行业的技术飞跃，都是基于大数据的发展为其奠定的坚实基础。技术的进步将继续通过更智能的流程帮助我们创造出一个更美好的社会。我们必须充分了解这种技术的使用方式，以及腰实现具体的业务目标，二者结合才能最终从这些趋势中受益。

这些都只是一个开始，大数据将继续作为我们在业务和技术方面所经历变革的催化剂。我们可以做的是思考如何有效地适应这些变化，并利用这项技术实现业务蓬勃发展

大数据成为时代发展一个必然的产物，而且大数据正在加速渗透到我们的日常生活中，从衣食住行各个层面均有体现。大数据时代，一切可量化，一切可分析。

趋势一：区块链技术

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。

趋势二：真实的机器学习

相信机器学习将成为未来工作的助手，可以协助人类的大部分工作。然而现实正一步步向我们推进，我们发现机器学习能最有效地成为人类的助手而不是替代者，人类工作和机器学习结合才是最好的结果。

趋势三：人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。

趋势四：数字汇流

何为数字汇流?

大约从1995年左有，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，说有一天电话、电视、音响、电脑与游戏机，将会整合成一个装置。事实上这件事情早就发生了，手机就是这样的装置。

所以数位载具会汇流，每个装置都可以兼当另一个装置使用。但那不代表每个人都只买一个数位装置，事实上，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置—光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。

所以数位汇流比较像“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。

趋势五：数据资源将成为最有价值的资产

随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。

《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。

趋势六：智慧城市

智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。

其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。

这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。

趋势七：催生人才需求

一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。

在互联网日益渗透到企业和个人方方面面的今天，大数据将逐渐成为很多行业企业实现其价值的最佳途径，大数据的应用也将会全面展开。显而易见，大数据正以无处不在的发展趋势深入我们的生活，改变我们的生活。未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家资产，大数据将成为国家战略的重要部分。

无处不在的连接产生了大量的数据处理和存储需求，物联网、大数据、智慧城市的深入发展也促进了数据中心的优化升级，中嘉和信将迎着时代的机遇，升级数据中心，提供更加优质、智能化的数据中心服务。

谁也不能断定大数据未来真正的发展趋势，但一定是以多种技术为依托且相互结合，才能释放大数据的“洪荒之力”！

　　大数据分析师前景如何？发展趋势又是怎样的呢？谈及这个问题，我想先从大数据行业背景以及发展趋势着手，从根本上解除质疑者的忧虑。

　　大数据与大数据分析

　　数据分析是用包括检查、清洗、转换和建模等方法对数据进行处理。其目的是探索有用的信息、给出有建设性的意见，从而辅助压制决策。数据分析包含很多方面和方法，涉及的领域也遍布经济、科学、社会福利等行业。

　　数据挖掘是一个特别的数据分析技术，与传统的以纯描述为目的的技术相比，它专注于预测模型和对潜在知识的挖掘。所有的这些都是数据分析。数据分析虽然没有数据科学那样先进，可以创造新的数据结构，但是他们的目的都是一样的---探索数据可以用来怎样回答问题和解决问题。

　　大数据1.0到大数据2.0的发展

　　由维克托.迈尔舍恩伯格编写的《大数据时代》里指出大数据是指采用所有的数据进行分析，而不是抽样调查。大数据有4V特点：volume(大量)、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）。大数据1.0时代的特征是解决数据效率问题，大数据时代4个V中的前3个V都被有效的诠释了。但是最后一个V没有表现其作用。

　　大数据1.0时代逐一的解决了速度、容量等问题。在1.0时代积累的大数据将会在2.0时代得到其在价值上面的发挥。

　　从2015年起，大数据进入2.0时代。大数据2.0时代要求以数据本身的价值为目标，从企业本身业务需求产生的大量数据中通过深入挖掘，分析得出数据本身的价值。1.0时代留在数据认知上面，2.0则要求如何通过这些数据去解决问题。

　　大数据分析国际背景

　　在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。

　　大数据分析师前景如何？

　　从2003年年底信息产业部电子行业职业技能鉴定指导中心（现为“工信部教育与考试中心”）正式设立“数据分析师”培训项目，并制定出数据分析师培训、考试及管理办法。到2017年，中国的数据分析行业已经走过了11个年头。这期间中国的数据分析师、数据分析师事务所、行业协会（中国商业联合会数据分析专业委员会）从无到有，发展越来越快，业务领域也是从最初的投资数据分析转向经营数据分析。目前国家将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入企业战略层面。

　　大数据未来发展趋势又是怎样的？

　　1.大数据在经济预警方面发挥重要作用

　　2.大数据分析成为市场营销的重要手段

　　3.大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用

　　4.大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑

　　大数据分析师前景如何？发展趋势又是怎样的？想必小编也不用煞费口舌了，上不上船，全在你一念之间。

随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么？大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?请看大讲台老师的分析。

（一）大数据行业整体市场规模及预测

整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和去年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。

（二）大数据在各行业应用状况

（1）企业哪些方面需要大数据?

根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。

（2）多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。

（3）这些企业如何使用大数据?

根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。

（三）各行业大数据的发展水平如何?

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

（四）大数据助力企业发展

（1）企业在哪些领域会应用大数据?

大数据应用广泛的top3领域是营销分析、客户分析和内部运营管理。其中，营销分析占比6成以上;50.2%的企业使用大数据进行客户分析;48.4% 的企业运用大数据进行内部运营管理。 大数据应用对企业的影响

（2）这么多企业应用大数据，大数据将会为这些企业带来什么收益呢?

55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;应用大数据提升了运营效率的企业占比为48.2%，这两个影响较为显着。应用大数据更好的管理风险，创造新的业务收入，增强生产能力的企业也占有一定比重。

从上述数据中，我们可以看出，大数据在各行各业的应用还将继续加强。

本文转自光环国际

当今技术领域普遍存在的巨大变化为大数据打开了大门，以改善各行业的业务并促进经济发展。它的作用已经提升到一定程度，从所收集的信息中提取价值已被证明对小型和大型公司都是非常宝贵的。大数据帮助那些在使世界变得更美好的地方负有重要责任的组织更好地完成工作。

大数据在早期并不那么“大”。当时，只有大型企业能够利用它，因为他们是唯一能够负担得起技术的企业。此外，其广泛的服务范围需要更精确的数据，这需要数据分析系统。

从那时起，大数据以极快的速度发展。自从云技术和互联网诞生以来，这甚至允许小企业从中受益。大数据云消除了对精心设置和昂贵的数据专家的需求，因为现在可以使用互联网连接远程访问他们所需的所有信息。

在人工智能，云和物联网的帮助下，即使是大数据的复杂性，也可以由那些愿意将其用于组织优势的人来处理。大数据分析已经超越了热门的IT趋势标签，现在已经成为公司业务的一部分。它将很快取代黄金成为人类最宝贵的资产之一。

为了让您了解最新信息，请查看最热门的大数据趋势，以推动行业未来发展。

快速增长的物联网网络

由于称为物联网（IoT）的技术，我们的智能手机被用于控制我们的家用电器变得越来越普遍。随着Google智能设备（如Google智能设备和微软Cortana）在家庭中流动以实现特定任务的自动化，不断增长的物联网热潮正在吸引公司投资于该技术的开发。

更多组织将抓住机会提供更好的物联网解决方案。这将带来更多收集大量数据的方法，以及管理和分析数据的方法。业界的反应是推动更多能够收集，分析和处理数据的新设备。

可访问的人工智能

人工智能现在更常用于帮助大公司和小公司改善其业务流程。人工智能程序现在可以执行任务，使其比人类更快，更精确，减少错误并改善整体流程。这使人们能够更好地专注于更关键的任务，并进一步提高服务质量。

好消息是，每个人都可以访问运行AI应用程序的预构建机器，以满足不断增长的需求，从而为同一行业的公司提供公平的竞争环境。如果个人组织找到将其整合到业务流程中的最有效方式，则可能会获得优势。

预测分析的兴起

大数据分析一直是企业获得竞争优势并实现目标的关键战略。他们使用必要的分析工具来处理大数据并确定某些事件发生的原因。现在，通过大数据进行预测分析可以帮助预测未来可能发生的情况。

毫无疑问，这种策略在帮助分析收集的信息以预测消费者行为方面非常有效。这允许公司在他们做之前了解客户的下一步行动，以确定他们必须采取的措施。分析还可以提供更多数据上下文，以帮助了解其背后的原因。

黑暗数据迁移到云端

尚未转化为数字格式的信息称为暗数据，它是一个目前尚未开发的巨大储层。预计这些模拟数据库将被数字化并迁移到云，因此它们可用于对企业有利的预测分析。

首席数据官将有更大的作用

现在大数据越来越成为执行业务战略的重要部分，首席数据官正在其组织中发挥更重要的作用。预计他们将在引导公司走向正确方向方面采取更积极的立场。这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。

量子计算

使用我们目前使用的当前技术，分析和解释大量数据可能需要花费大量时间。如果我们能在短短几分钟内同时处理数十亿的数据，我们就可以大大缩短处理时间，让公司有机会做出及时的决策，以达到更理想的效果。

这项艰巨的任务只能通过量子计算实现。尽管处于起步阶段，但目前正在量子计算机上进行实验，以帮助不同行业的实践和理论研究。很快，谷歌，IBM和微软等大型科技公司将开始测试量子计算机，将它们集成到业务流程中。

更智能，更严格的网络安全

在过去涉及黑客攻击和系统攻击的丑闻中，组织变得越来越偏执。这促使他们专注于加强信息机密性。物联网也是所有收集数据的一个原因; 网络安全是一个问题。为了应对这种永无止境的威胁，大数据公司倾向于帮助组织使用数据分析作为预测和检测网络安全威胁的工具。

大数据可以通过安全日志数据集成到网络安全策略中，可用于提供有关过去威胁的信息。这可以帮助公司预防和减轻未来黑客和数据泄露的影响。

开源解决方案

有许多可用的公共数据解决方案，例如开源软件，它们已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步。它们现在具有允许实时访问和响应数据的功能。出于这个原因，预计它们将在2018年蓬勃发展并且需求量很大。

毫无疑问，开源软件更便宜，因为它可以帮助您的企业降低运营成本。但是，如果您愿意给他们一个机会，您需要知道一些缺点。

边缘计算

边缘计算设置为在处理数据时将云留在尘埃中。由于物联网的发展趋势，许多公司正在转向连接设备以收集更多客户或流程数据。这创造了对技术创新的需求，旨在减少从数据收集到云，其分析和需要采取的行动的滞后时间。

边缘计算可提供更好的性能，因为流入和流出网络的数据更少，云计算成本更低。如果公司选择删除从物联网收集的不必要数据，公司也可以从存储和基础设施成本中受益。此外，边缘计算可以加速数据分析，为公司提供充足的时间做出反应。

更智能的聊天机器人

由智能人工智能提供支持，公司现在正在部署聊天机器人来处理客户查询，以提供更加个性化的交互，同时消除对实际人员的需求。

大数据与提供更愉快的客户体验有很大关系，因为机器人处理大量数据，以根据客户在查询中输入的关键字提供相关答案。在交互过程中，他们还能够从对话中收集和分析有关客户的信息。此流程可以帮助营销人员制定更简化的策略，以实现更好的转化。

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所有这些跨不同行业的技术飞跃都以大数据的形式奠定了坚实的基础。进步将继续通过更智能的流程帮助创造一个更美好的社会。但要最终从这些趋势中受益，您必须充分了解它们的使用方式以及它们如何帮助您实现业务目标。

这只是一个开始，因为大数据将继续作为您在业务和技术方面所经历的变革的催化剂。现在由您决定如何有效地适应这些变化并帮助您自己的业务蓬勃发展。