1.可视化

可视化会向整个信息产业链发展，不再仅仅限于数据分析了，而且新技术的出现，也将会加速发展。

2.规模车向组合发展

语文学的进步把大数据焦点从规模转向组合式发展，将实现大数据新一转的发展，而且不同来源的数据组合在一起可以重复使用，还有可能带来更加可靠的数据分析和数据价值。

3.云端储存数据的发展

以前传统的BI存储一般都是企业内部的，而且随着不断发展，数据也会越来越多，针对数据的增长，很多企业都会慢慢选对云端布置数据，尽管安全性和保密性仍是现在的困难，但是云端部置仍是方向。

4.超前分析

以前企业里的数据分析师要根据数据对市场、经济的发展进行预测，而事实上这是大部份都是线性分析，而目前正在向超前分析发展，也就是数据分析师利用数据模型、数据算法，在可视化的平台上进行分析和探索，从而完成超前分析。

5.数据与真实世界的结合

以前在数据信息化分析过程中，都是做的数据虚拟性分析，和现实世界交互很少，而pokemon go就是很好的解决了这上方面的问题，很好把数据分析与现实世界结合在一起了，从而完成对现实世界的分析而提供更多有用的事实。

6.自服务可视化商品

随着可视化的不断发展，很多企业也希望可以利用信息进行分析与探索，但是数据是分散的，不是统一通过IP系统来进行判断的，需要经过不同的部门、区域汇集到不同的企业部门。但是可视化分析工具一旦成为商品，那么企业应用可视化分析将会进一步减少很多成本。

7.新一代的BI将取代传统BI

随着可视化分析的不断发展，一旦被商业化，那么新一代的企业在利用分析时，将会更大的节省很多时间，各种平台的兼容性也将不再是问题。当新的BI取代传统BI的时候，也将会给用户带来新的灵活需求服务。

8.定制化分析应用和应用中的分析

尽管如此，但是仍有很多企业的员工暂时不能享受到这些先进的分析技术，但是可视化分析的发展，将会帮助企业管理层等需要数据分析的人更加便捷快速的了解到需要的数据和信息。

一旦这些分析技术应用到业务流程、程度应用、操作应用等具体场景中的时候，那么使用者就很方便的查找到他们想要的数据信息，而对于怎么分析挖掘这些工作就不用去考虑了。

9.生态系统化

一个企业里，每个人都有不同的价值观、想法，每个部门都有对应的数据，如果利用生态系统分析，把数据和计算、部门等有效的结合起来，就会帮助企业建立更好的分析决策。

10.多环境混合发展

以前企业部置可视化应用只在企业内部IT平台上应用，但是云计算的出现与发展，可以把外部和内部的数据进行扩展分析，像私有云、公共云等云计算服务，都可以帮助企业很好的利用这些数据分析，从而实现给用户提供更多的扩展与服务。

随着时代的发展，信息技术的更新迭代与人类生存生活产生紧密联系，全球范围内的数据产业呈现爆炸式增长特点，我们的生活迎来了大数据时代，这些技术的发展对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生巨大的影响。科多大数据给大家看看，中国大数据产业的发展情况。

中国大数据发展水平情况

据统计数据显示，2017年中国大数据发展指数总数为1087.8，同比增长179.32;各省市增长的平均值为5.78。其中，浙江和重庆的大数据发展指数增长均超过10，北京、江苏、广东、浙江、上海味蕾大数据产业发展的第一梯队，大数据指数增长平均值为8.13。总的来看，中国大数据发展已形成了8个国家大数据综合试验区为引领，多区域集聚发展、第一梯队领先优势明显的格局。

分区域大数据发展水平情况

在中国分区域大数据发展指数中，东部地区大数据发展水平最高，2017年大数据发展总指数为470.51，占中国大数据发展总指数的43.25%;西部地区排名第二，2017年大数据发展总指数为347.13，占比为31.91%;其后是中部地区和东北地区，大数据发展指数分别为185.53和84.62，在中国大数据产业发展总指数的占比分布为17.06%和7.78%。

数据来源：中国电子信息产业研究院、中商产业研究院整理

2018年产值或突破6000亿元

据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国大数据产业市场前景及投资机会研究报告》，数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%;其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2018年中国大数据市场产值将突破6000亿元，达到6200亿元。

数据来源：中国信通院、中商产业研究院整理

大数据产业发展趋势

1、大数据基础设施建设持续增长

基础设施是大数据产业高速发展的前提和保障。我国加快推进“宽带中国”战略，可加快下一代互联网、4G通信网络、公共无线网络、电子政务网和物联网等网络基础设施的建设。

2、大数据开放共享进度加快

大数据时代，国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力，而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此，大数据时代，数据主权成为另一个大国博弈的空间。

3、政府大数据深入应用

各级政府机关在日常管理中累积了大量的数据，但未对这些数据的价值进行充分挖掘，在未来多种数据的融合过程中，政府应用场景将更加丰富，数据挖掘和分析的结果对管理决策的辅助作用可逐步显现。

去年，阿里云将中国的计算方式推向全球，百度首次向全社会展示了百度大脑的科技成果，移动互联网的迅速崛起，预示着互联网正在逐步进入到智能时代，云计算、大数据、人工智能的进步将推动人类社会迎来变革性的发展。

无论是计算机产业，还是其他制造领域，技术层面的成熟都是推动行业飞速发展的基础。如果在一个新的技术创新时代，在硬件和软件上没有达到产业的要求，时代的产业基础将变得十分薄弱，而从产业政策角度分析，当技术累积到一定程度时，产业政策的出台也会变成一种必然。

就像为了刺激云计算的发展，国务院相继出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，当然国务院出台这些政策绝非偶然，是在其背后众多云计算相关从业者共同努力的结果。

作为云计算运行的基础，大数据主要来源于政府、企业和消费者三个方面。政府对数据进行授权，但由于法制的不健全，政府数据被大量滥用，消费者的数据在流量入口处被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但并不是全部。

中国有高达7亿的大规模网民群体，每人每时每刻都在产生着数据，中国的数据市场还远远没有达到平衡点，未来还将继续保持高速增长的态势，另一个方面，企业经济增长模式的改变，也使得企业对大数据应用的需求在不断提高，更加强调数据的专业性和实用性。

回归分析法，即二元一次线性回归分析预测法

先以一个小故事开始本文的介绍。十三多年前，笔者就职于深圳F集团时，曾就做年度库存预测报告，与笔者新入职一台籍高管Edwin分别按不同的方法模拟预测下一个年度公司总存货库存。令我吃惊的是，本人以完整的数据推算做依据，做出的报告结果居然与仅入职数周，数据不齐全的Edwin制定的报告结果吻合度达到99%以上。仍清楚记得，笔者曾用得是标准的周转天数计算公式反推法，而Edwin用的正是本文重点介绍的二元一次线性回归分析法。

二元一次线性回归分析法是一种数据分析模型。

在EXCEL函数公式是FORECAST（英文意思是：预测），其用途是根据一条线性回归拟合线返回一个预测值，此函数使用可对未来销售额、库存需求或未来数据趋势进行预测分析。

要做好库存预测须具备几个条件，首先须具备过去较长的某个时间段的完整整的数据。这里说的时间段最好是上一年度一整年或最近两年的数据。

完整的数库据指的是需要有年度对应每个月的实际库存与营收额或销货成本。

同样我们把库存预测肢解成几个关键步骤。

第一步：数据准备，依要求对EXCEL公式数据输入

先看一组实际的数据，其中蓝色字体是已知具备的数据，黄色则是需要预测的库存数据。预测库存，则至少需要具备的数据是标注蓝色三行数据。为别是：上一年度月营收，上一年度月实际库存，本年度月营收目标。可参照始下截图与视频。

第二步：依KPI目标调整预测数据

假设要求实际目标要求对总体存货周转率提升10%，则总体平均存货库存也减少10%，具体数据如下截图标注粉色行。

第三步：把总库存分解成不同物料形态的库存。这里讲的不同类别可以指的是：

物料形态分类：原材料、半成品、在制品以及成品等。

仓码分类：原材料仓、包装仓、成品仓、重要物资仓、五金仓、配件仓以及辅助物料仓等。

这里我们以第一种物料类型实例说明。须依据上年度不同物料类别占总库存的比率，再计算对应类别库存总额，如下截图。

第四：验证二无一次线性回归分析方法的准确度。

存货周转天数=(（期初库存+期末库存）/2*30）/(营收*物料成本率）=(平均库存*30）/销售成本。

依公式反推预测库存，平均库存=（目标周转天数*营收*物料成本率）/30，前提需要更多的数据信息，包括物料成本率与以往的周转天数做为计划依据。

如下截图，两种不同的方法得出库存预测吻度为97%（或103%）。

企业管理中，要快速地对企业活动做出判断，需要完整的数据管理积累支撑

二元一次回归分析法做库存预测速度快，效率更高。而标准的周转天数计算预法会更准确与准确。到底应当选择哪个方法？不同的时期，不同的方法如何选择则是仁者见仁，没有对或错，只有合适与否。但有肯定的一点，那就是类似二元一次回归分析法管理工具的熟练应用，则一定对会对企业管理起到更好的帮助，在做数据调研时也是个好的选择。

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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2018年7月17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世界杯中国APP流量变化与数据趋势分析报告》。世界杯期间，包括体育直播、足球资讯、彩票应用等纷纷呈现暴增态势。其中开幕式当天，咪咕视频的日活跃用户数突破1200万，日新增用户突破1000万，而优酷的日活跃用户数突破14000万。世界杯的狂欢同样也是APP的流量狂欢。(《2018世界杯中国APP流量变化与数据趋势分析报告》完整高清PDF版可点击文章底部下载按钮进行报告下载。)

以下为报告节选内容：

赛事直播类APP日活跃用户数增长显著

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，世界杯期间，拥有2018世界杯直播权的央视影音、CCTV5、咪咕视频和优酷的日活跃用户数明显上升。开幕式当天，咪咕视频的日活跃用户数突破1300万，央视影音的日活跃用户数突破600万，优酷的日活跃用户数突破14000万。从日活增长速度来看，央视影音和咪咕视频增长速度最快。从日活用户规模来看，优酷作为视频领域的头部玩家，其日活跃用户数占有绝对优势。

咪咕视频日新增用户突破1000万

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，从2018年6月13日开始，央视影音、CCTV5、咪咕视频和优酷的新增用户数均明显上升。开幕式当天，咪咕视频日新增用户突破1000万，央视影音日新增用户突破400万，优酷日新增用户突破200万。2018年6月15日之后，用户持续保持增长，并逐渐趋于稳定。

网易彩票日活跃用户数突破40万

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018俄罗斯世界杯开幕式当天，网易彩票、卓易彩票、彩客彩票和体育彩票的日活跃用户数增长明显，其中网易彩票日活跃用户数突破40万，卓易彩票日活跃用户数突破10万，彩客彩票日活跃用户数和体育彩票日活跃用户数也有一定的增长。2018年6月20日之后，由于各彩票网站均暂停售彩，彩票类APP用户数逐渐减少，日活跃用户数均在10万以下。

直播吧日活跃用户数突破400万

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018俄罗斯世界杯期间，虎扑、直播吧、懂球帝、腾讯体育的日活跃用户数增长明显，并且日活跃用户数相对稳定。其中直播吧日活跃用户数突破400万，虎扑日活跃用户数突破300万，懂球帝日活跃用户数突破250万。

2018世界杯期间中国APP流量上涨情况

赛事直播类：

2018世界杯期间，拥有赛事直播权的央视、咪咕视频和优酷的用户规模得到大量增长。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，世界杯开幕式当天，咪咕视频的日活跃用户数突破1200万，央视影音的日活跃用户数突破600万，优酷的日活跃用户数突破14000万。其中，咪咕视频和央视影音吸引了大量的新增用户，咪咕视频日新增用户突破1000万，央视影音日新增用户突破400万。受世界杯的影响，央视影音、CCTV5、咪咕视频和优酷6月的活跃人数增长率均呈上升趋势，咪咕视频的月活跃人数增长率最高，其月活跃人数增长率超过90%。

“洗脑”广告类：

2018世界杯期间出现了大量反复式、吼叫式等简单粗暴的“洗脑”式广告，典型代表有知乎、马蜂窝和boss直聘。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，从日活跃用户数来看，知乎的日活跃用户数明显增加，日活跃用户数突破700万，马蜂窝和boss直聘的日活跃用户也有小幅度增长。从新增用户数来看，马蜂窝日新增用户突破20万，知乎日新增用户突破15万，boss直聘日新增用户突破5万。从月活跃人数增长率来看，知乎、马蜂窝和boss直聘的月活跃人数增长率均呈上升趋势，其中boss直聘的月活跃人数增长率达60%。因此，“洗脑”广告虽然备受争议，但洗脑广告的日活跃用户数、新增用户数和月活跃人数增长率均有增长。

彩票类：

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018俄罗斯世界杯开幕当天，网易彩票、卓易彩票、彩客彩票和体育彩票的日活跃用户数和新增用户数均增长明显，其中网易彩票日活跃用户数突破40万，日新增用户突破25万。受世界杯的影响，2018年6月，网易彩票、卓易彩票、彩客彩票和体育彩票的月活跃人数增长率均呈上升趋势，其中体育彩票的月活跃增长率达100%，网易彩票、卓易彩票和彩客彩票的月活跃增长率均超过20%。2018年6月20日之后，各彩票网站均暂停售彩，彩票类APP用户规模逐渐下降并趋于稳定。

足球资讯类：

2018世界杯期间，足球资讯类APP的用户活跃度得到迅速增长。 iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,虎扑、直播吧、懂球帝、腾讯体育和疯狂体育的日活跃用户数增长明显，其中直播吧日活跃用户数突破400万，虎扑日活跃用户数突破300万，懂球帝日活跃用户数突破250万。从新增用户数来看，懂球帝日新增用户最快，其日新增用户数突破70万。2018年6月，虎扑、直播吧、懂球帝和疯狂体育的的月活跃人数增长率也均呈上升趋势，懂球帝月活跃人数增长率最高，其月活跃人数增长率达100%。

生活类：

2018俄罗斯世界杯期间，小龙虾和啤酒成为球迷们观看世界杯比赛的标配，不少生活类APP提供了“世界杯套餐”和24小时全天配送服务，其典型代表有饿了么和美团外卖。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018世界杯期间，饿了么和美团外卖的日活跃用户数均有明显增长，其中饿了么的日活跃用户突破1500万。从新增用户数来看，饿了么和美团外卖日新增用户数均突破40万。

关于艾媒咨询

iiMedia Research（艾媒咨询）是全球知名的新经济产业第三方数据挖掘和分析机构。艾媒咨询致力于输出有观点、有态度、有结论的研究报告。每年公开或定制发布新经济前沿报告超过500份，覆盖了人工智能、新零售、电商、教育、视频、生物、医疗、音乐、出行、营销、游戏、传媒、金融、环保与公共治理等领域，通过深入数据挖掘，通过数学建模，分析推理与科学算法结合，打造有数据、有理论支撑的大数据分析成果。

基于公司独立自主研发的“中国移动互联网大数据挖掘与分析系统(CMDAS)”，艾媒咨询建立了APP运营状况、企业舆情和商情、用户属性和行为偏好、零售数据挖掘、广告投放效果、政府治理等多维度的数据监测体系，帮助客户可视化还原“数据真相”，实现市场趋势的捕捉和用户信息的洞察，提升品牌的行业竞争和影响力。

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。

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。

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

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。