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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明天就“双11”了，你准备好剁手买买买了吗？在去年“双11”，从零点开始，天猫的总交易额就在不断刷新，1分钟破10亿，3分钟破30亿，12分钟破100亿，10个小时破500亿。今年的消费状况将如何呢？有哪些趋势？

2017年“双11”期间快递单数将超过10.5亿件

2016年“双11”期间（11月11日-16日）全行业处理的快递业务仅天猫就有6.57亿件的快递，根据国家邮政局的初步预测，按此计算则今年“双11”当天的快递业务量可能达到10.5亿件。

今年天猫“双11”的成交总额可能将突破1500亿元

若按照去年客单价进行比较，今年天猫“双11”的成交总额可能将突破1500亿元。去年天猫“双11”当天的成交额达到1207亿元，物流订单超过6.57亿件，平均客单价为每件195.33元。以去年的客单价来看，如果今年物流订单达到10.5亿件，那么今年天猫“双11”的成交总额将达到1500亿元左右。

移动端购物成为趋势

去年 “双11” ，88.6%的网民通过手机购物，移动端购物成为主流，这种趋势在今年会更加明显。在移动电商大力推广产品时，移动端用于接收广告咨询、挑选商品下单等行为导致用户流量消耗巨大，为用户提供丰富而完善的流量使用场景，将会直接推动各大移动电商平台交易额增长。

垂直电商引领内容营销转型

除了阿里、京东等综合电商平台强势袭来，母婴用品、食品生鲜、化妆品等垂直电商也纷纷加入“双11”营销大战，网红直播与VR虚拟现实体验等方式成为电商平台吸引关注的内容营销布局手段，如何实现移动端精准化运营将是解决垂直电商内容转型的关键之处。

跨境电商成就全民海淘时代

仅去年一年，我国跨境电商规模就达到了34.4万亿元，且逐年增长。今年双十一，海淘将贡献更多的交易额。受大规模年轻消费群体目光，阿里巴巴、亚马逊、京东、1号店纷纷开始布局海外市场，推出跨境电商平台，不过要想真正实现全民海淘，在买家入驻审查、保证商品质量、丰富供货渠道等方面仍需逐一完善。

目前商家已经开始了锣鼓喧天的宣传，消费者也已经开始跃跃欲试了，今年的双十一会出现怎样的盛况，我们可以拭目以待。

2018年6月12日，全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2018年中国高考志愿填报与职业趋势大数据分析报告》。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，从2010年到2017年志愿填报付费用户基数持续增长，增速趋于平缓，2018年付费用户规模预计达29.7万人。考生及家长在志愿填报的成本增加，但总体付费用户占总考生比例较低，巨大的用户基数存在很大挖掘空间。

以下为报告节选内容：

2018年高考大军数量创五年新高

2018年高考人数达到975万，净增长35万，创近五年增长人数新高。2016年中国普通本科、专科生招生人数达到748.6万人，招生人数人数逐年增加。

高考志愿填报付费用户基数上升，增速趋于平缓

iiMediaResearch（艾媒咨询）数据显示，从2010年到2017年志愿填报付费用户基数持续增长，增速趋于平缓，2018年付费用户规模预计达29.7万人。考生及家长在志愿填报的成本增加，但总体付费用户占总考生比例较低，巨大的用户基数存在很大挖掘空间。

在线志愿辅导介绍及优缺点对比

艾媒咨询分析师认为，在线一对一咨询给考生详细的报考方案，为考生提供充分的信息。但目前在线高考志愿辅导市场发展还不够成熟，没有一套较好的监管体系。建议考生在选择机构时，应对机构专家身份进行查询，确保专家可信度。同时结合线下自身实际情况，与前辈、家长作出综合权衡。

软件工程、能源与动力工程等专业毕业半年就业率超过95%

软件工程专业本科毕业半年就业率达96.7%，位列各专业之首，能源与动力工程和电气工程及其自动化专业毕业半年就业率也分别达到95.8%和95.6%。艾媒咨询分析师认为，高就业率的专业适合追求稳定、风险偏好低的考生报考，但专业选择还需结合就业潜力与薪酬待遇综合考虑。

十大高薪行业金融业居首

艾媒咨询分析师认为，目前中国高薪行业占主导地位仍是金融相关行业。未来随着高新技术的发展，IT/互联网、医疗等行业潜力巨大，考生追求高薪酬，可在这些行业里选择。

人工智能、大数据成为潜力热门行业的新势力

iiMediaResearch（艾媒咨询）数据显示，人工智能、大数据、生物制药等高新技术未来发展前景值得期待，有望成为热门行业。艾媒咨询分析师认为，时代越来越向自动化、智能化靠拢，考生选择这些高新技术的学校、专业学习，未来或有更好的发展空间。

2017年北京500强企业达百家

北京是中国500强企业最多的地区，北京也是中国的首都，大部分企业都选择把总部定在北京。对于北京、江浙沪一带，500强企业数以及双一流大学数量均较其他地区多。艾媒咨询分析师认为，北上广是毕业生理想的求职基地，考生报考北上广的学校会有更好的地理优势，同时有更多机会获得名企实习机会。

毕业出路之留学：商科类专业出国留学人数最多

对外经济贸易大学以38.3%的出国深造率位居榜首。在出国留学的专业方面，大部分学生选择商科，其次是工科。这两类专业适应的职位需求很大、就业前景好，国外高校对这两类专业的教学质量和研究水平也相对较高。

2018年中国高考志愿填报观点总结

高考志愿填报受重视度越来越高

高考志愿舆论关注走势上升、志愿填报付费用户基数逐年扩大。考生及家长在志愿填报时希望获取的信息对称、信息完整，降低盲目性。

考生志愿填报问题突出

在大学的分类、大学地理位置、专业学习内容、专业就业前景、分数线的把控上，考生往往面临难题。考生在作出选择时，需要搜集更多相关信息，多向前辈、老师寻求意见，结合多种参考因素综合考虑。

考生重视对志愿填报问题

出于个人未来发展方向的考虑，父母的关注、老师的指导的建议，以及媒体对填报志愿问题的关注，使考生越来越关注大学的分类、大学地理位置、专业学习内容、专业就业前景、分数线等问题对志愿填报的影响。志愿的填报是考生高考成绩出炉后另一个挥之不去的思考问题。

各类学生对填报志愿的学校选择侧重点各有不同

985、211类院校生（毕业生）与“双非”类院校在校生（毕业生）985、211类院校生在填报志愿时更看重学校的排名，而“双非”院校生及未就读大学者更看重专业。

高新技术行业或成未来考生报考专业的新重点考虑方向

新技术的爆炸式发展与普及，人类社会不断朝着自动化、智能化的靠拢，高新技术人才的需求缺口巨大，对高新技术人才的需求日益增长。大数据、人工智能、生物制药等高新技术行业发展前景可期，未来或成考生新的重点考虑对象。

经管类、信息技术类是考生专业选择的香饽饽

不管在薪酬水平或是在个人职业发展前景方面，经管类如金融学、经济学，信息技术类如互联网、电子科学都较其他专业而言更具有竞争力。经管类、信息技术类专业受到考生们追捧和偏爱，是考生志愿填报的大热门专业。

有偿的高考志愿填报服务渗透率进一步提高

考生及家长对填报志愿的重要性意识日益提高，学校宣讲、老师咨询、网站查询等传统线高考志愿填报渠道远不能满足考生及家长的需求。如专业机构一对一咨询的高质量的志愿填报咨询服务能有效弥补考生志愿填报的信息不对称，未来有偿高考志愿填报服务成为考生及家长的考虑之一。

在线志愿填报咨询价格不菲，志愿填报APP不可轻信

目前在线志愿填报咨询机构的服务费在上千至上万元不等，但目前价格制定的标准政策还没有完全落实，考生需要小心识别。而手机志愿填报APP同样种类繁多，但APP的测算结果不能轻信，考生只能把它作为参考渠道。

中国内陆地区高校创业氛围不逊沿海发达地区

考生在毕业后选择经商创业方面，中国内陆地区如湖北、陕西、四川等地高校学生创业氛围比较浓厚，丝毫不逊于中国沿海发达地区的高校。将来有创业打算考生未必要将创业地区选择发达的沿海地区，考虑填报湖北、四川等地去的院校未失是一种选择。

经管类专业读研压力山大

经管类专业作为中国最热门的报考专业之一，考研学生数量巨大，竞争激烈，其考研专业也是众多考生的报研重点。未来考生如果有选择经管类作为考研专业打算之前，必须在高考志愿专业填报选择上慎重考虑。

双一流大学学生、商科学生出国深造倾向大

选择双一流大学、商科的考生意味着未来在大学面临更多实力接近的学生竞争，学生的修学难度不比高考难度低，这意味着学生毕业之后往往偏向于出国留学深造倾向，选择填报双一流大学的考生需要做好充分的心理准备。同时要为大学四年后更远将来做好充分的个人规划。

双一流大学对考生未来发展帮助极大

选择双一流大学能提供那些想将来从事政治相关工作的考生更多机会和平台，同时世界500企业趋于分布在双一流大学密集的地区，因此考生想在将来个人发展能够得到跟多的提升空间，选择双一流大学是最佳方案。

都说现在是大数据的时代，这个概念其实在上世纪末就被提出来了！SGI的首席科学家 John R. Mashey 1998年首次提出的！其实大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。对于庞大的数据，怎样处理就成为了一个问题，其中计算机分析成其中的一种选择！计算机分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长，分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析的应用时，我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据，比如预测销售额、优化营销活动等，这些人工智能技术还有待改进。通过大数据分析，未来的趋势走向会是怎样的了？

趋势1：大公司将主导AI

亚马逊、谷歌、Facebook、IBM将成为AI领头羊。大公司拥有大量资源来收集数据，因此会有更多数据为其所用。

以下是AI领域的顶尖公司：

亚马逊

投资人工智能已超过20年

抓取超过50亿网页的数据

亚马逊物流中心有超过50万张描述产品的JPEG图像和相应的JSON元数据文件

每日监测全球广播、印刷物、网络新闻的记录超过40亿份

近1亿图像和具有注释的视频

亚马逊的Echo领先语音助理市场

谷歌

是拥有最大存储库的数据集之一，数据达10-15Exabyte——Cirrus Insight

专注于应用和产品开发，而非长期AI研究

超过1300位研究人员的团队——谷歌大脑

占据声控助理市场23.8%的用户份额——Voicebot

任何人都能使用的机器学习开源平台TensorFlow

谷歌地球数据库大约是3017TB或者近3Petabytes——Google Earth Blog

谷歌街景有近20Petabytes的街道照片—— Peta Pixel

Facebook

每天处理25亿的内容和500多TB的数据——Tech Crunch

Facebook有约80名人工智能研究员——FAIR

日均生成20亿“赞”和3亿照片——Tech Crunch

每30分钟扫描月105TB数据——Tech Crunch

建有一个62000平方英尺的数据中心，可以容纳500台机架

每天用超过40种语言翻译20亿用户帖，8亿用户可以看到翻译——Fortune

在部署机器学习和产品应用开发方面，谷歌很可能处在最前沿。谷歌的研究范围涵盖机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术、机器人技术等领域。

趋势2：算法和数据并行

投资人工智能的第二梯队，如英特尔、推特等，将追随拥有数据的大公司，并使用它们的数据算法。数据交易将发生在行业内部，算法和技术将得以巩固。

谷歌、FB等巨头收购小公司后，算法将被集成到其核心平台。谷歌收购了DeepMind以获取竞争优势。另一方面，FB收购了Wit.ai来提升语音识别和语音接口业务。它还收购了AI创业公司Ozlo，以改善其虚拟助理业务。

趋势3：众包数据需求巨大

所有的人工智能公司都将想方设法获得海量数据集，来实现其AI伟业。这些公司会开始收集众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。企业方会从这些数据中受益，消费者也得到了话语权。

谷歌通过众包获取了大量图片，来构建其成像算法。谷歌还通过众包改进翻译等服务。亚马逊通过众包AI来提高Alexa的技能。

趋势4：大鱼吃小鱼

CBInsights统计数据显示，收购AI公司的竞赛已经开始。2018年竞争会越发激烈。很多机器学习和AI的小公司都会被大企业收购，原因有二：

首先，AI无法在缺少数据集的情况下独立工作。大公司拥有大量数据，小公司会失去竞争力。

其次，没有数据的算法毫无用处。反之亦然。数据是算法的核心，因此获取大量数据将成为重中之重。

请期待：大数据分析后的未来趋势，你预测对了吗？（前篇）

（原文来自：多多达人机器人）

DataViz数据可视化分析工具中有很多种图表，不同的图表针对不同的业务场景来使用。在我们日常数据分析中折线图是经常使用的图表。DataViz中折线图包括堆积折线图、传统折线图、滚动折线图、堆积面积图、传统面积图、滚动面积图。折线图可以显示随时间而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据变化的趋势，今天我们看看DataViz中传统折线图怎么用。

折线图表示数据的变化趋势，所以使用折线图时就重在趋势上，一般使用时间作为维度进行分析，折线图表示的是数值趋势，是趋势变化，在我们进行数据分析时有时并不关心某一个时间点上的具体数值，而是通过折线的方向了解趋势变化，上升还是下降，平稳还是抖动，坡峰还是谷底，可以通过对趋势的分析了解变化过程。

比如想了解网站新增注册人数的变化趋势，这时我们应该如何做呢？首先这种场合就是典型的折线图的使用场景，可以用DataViz的折线图进行分析，制作折线图注意以下特点：

1、横坐标一般是时间维度，时间累积可以形成趋势，可以展现一个时间线的数据变化情况。

2、小、中、大数据集都可以支持，只要是时间序列数据，就可以形成时间线变化趋势。

3、关注的焦点是趋势，主要通过显示时间线方向上的趋势变化，并不关心具体某一点的具体数据。

下面我们看看如何使用DataViz进行分析

我们想要分析新增用户的变化趋势，只需要设置两个维度的数据即可

●数据轴

设置需要分析的数据值，这里我们设置为新增用户数。

●分类轴

设置比较趋势的维度，这里我们设置的是月份。

通过图表可以很清楚的看出新增用户在时间方向上的趋势变化，通过分析我们可以看到不同月份新增用户的变化，可以分析我们哪些工作影响了数据的变化，有针对性的进行优化，以达到我们的目标。

有的时候我们不只是想分析一种数据变化趋势，同时需要分析同一时期其他多种指标的关联性，可以再增加其他数值维度数据

数据分析的目的是为了使用，所以能够提供有效的利用方式也很重要。在DataViz中只要将分析图表的链接分享就可以便利的进行使用，而且支持公开分享和密码分享两种方式。

DataViz数据可视化分析工具中传统折线图主要用于趋势分析，可以通过时间线的数值变化来显示数据的趋势变化，在日常中有广泛应用在强调趋势的业务分析中。

　　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。

2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。

人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。

预测分析

很多企业利用“历史上的”大数据分析来预测未来的行为。，在进行此类预测时，对当前最新数据的分析更有价值。俗话说，“过去的成绩不能保证以后的成功”，这也适用于商业智能领域。预测分析为用户提供了一个优势，能够实时“了解客户”，具有不可思议的创收潜力。（规范性分析还处于初期阶段，今后几年内可能还不会成为一股强劲的趋势。）

2018年的物联网

物联网将继续扩张。如何利用来自物联网设备的信息，则完全是另一个问题。

改善零售

2018年，消费者和企业主将受益于越来越多的传感器和来自各种消费类设备的数据。物联网能收集信息，使企业可以更有效地把产品推销给潜在客户。懂技术的公司已经开始投资基于传感器的数据分析，这将使他们可以追踪其商店内人流量最大的区域。

重塑医疗

现在，大数据被用来制定医疗方案，但或许也将重塑人们就医和支付医疗费用的方式。新的可穿戴技术能追踪用户的健康状况，使医院和诊所得以改善医疗质量。

改变网络安全挑战

新的网络安全挑战将在2018年成为一个棘手的问题。可以预见，心怀叵测的黑客将想方设法入侵物联网。2016年10月，黑客利用物联网发动攻击，使网络大面积瘫痪。

随着物联网继续扩张，全球网络基础设施的薄弱环节也将继续增多。人工智能和机器学习提供了解决之道，它们将变得越来越普及。由于设备彼此之间的联系更加紧密，安全专家必须学会利用人工智能和机器学习程序。

2018年的机器学习

机器学习是计算机的训练过程，现在被企业用于各种各样的商业行为，比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。但在2018年，机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。

Advertisement公司的商务拓展总监罗纳德·范龙（Ronald Van Loon）说：

“机器学习技术正在迅速发展，你的数字业务需要转向自动化。机器学习算法从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习，可用于从医疗系统、电子游戏到自动驾驶汽车的所有领域，拥有无限广阔的应用前景，为机器打开了一个新的维度。”

教育

近期已经出现了利用机器学习来改善教学的事例。例如，加利福尼亚州立大学要求教职员工寻找和使用免费或低成本的教学材料。为了简化这一过程，Intellus Learning提供了一个解决方案：把4500多万个在线资源编入索引，并教会（利用机器学习技术）程序/算法作出推荐。老师可以把免费或低成本的材料上传至课程材料管理系统，供学生使用。

2018年的人工智能

人工智能研究目前致力于开发使人机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。目标是用自然的人类语言来回答复杂的提问。人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能，这些工作包括如下技能： 阅读手写材料、 识别面部表情、 学习、认知能力，比如规划和利用部分信息进行推理。Gartner Research公司副总裁大卫·瑟尔利（David Cearly）说：“人工智能技术正在迅速发展，企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资，以便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。投资领域包括数据准备、数据整合、算法和训练方法选择，以及模型建立。包括数据科学家、开发人员和业务流程所有者在内的多方必须展开合作。”

人工智能和网络安全

《哈佛商业评论》写道：“讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用来防御和攻击网络设施，还可以扩大黑客的攻击面，也就是让黑客拥有更多的攻击手段。企业领导得到的建议，是要了解人工智能安全研究的最新进展。”

随着企业认识到开发网络安全程序的重要性，人工智能将变得更加流行。精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会各种攻击和防御策略。它能设定正常用户行为的基准，然后搜索异常行为，速度比人类要快得多。这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团队要省钱得多。人工智能也可以用来制定防御策略。在2018年，人工智能与网络安全的关系将变得更加紧密。