2018年大数据的三大趋势和三大困境

一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发,更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点,以下是我们关注的三大数据趋势,以及在数字时代可能出现在企业和成功之间的三大困境。

三大趋势

1.真实的机器学习

 2018年6月2日,由云豆数据主办的《大数据时代趋势论坛暨中国名优精品推介会》在山东济南银座颐庭大酒店如期举行,300多位企业家从全国各地齐聚济南,对大数据时代的来临、迎接大数据时代的机遇与变革、以及大数据为实体企业经济带来的发展进行探讨和交流。

我们坚信,机器学习、人工智能未来很快会接管世界,至少是人类的大部分工作。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。![]

2.从数据采集者到数据生产者

过去,企业一直专注于挖掘自己拥有的数据,并发现和收集其他组织拥有的数据。但现在,企业需要一些战略转移,有意识的创造所需的数据,用于销售新产品和服务,满足业务目标的需要。例如一家体检公司收集病人生活方式和保险公司投保条件信息,并以此为基础提供个性化的客户服务和指导。这样的公司会走得更远,针对客户的需要,有针对性的收集和提供数据。

在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流裙:532+二一八+147, 裙 里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。

3.优化客户体验的新方法

在大数据领域最后的几个攻坚战之一就是提升用户的体用体验了。以现在的趋势看来,使用自然语言处理分析现有数据是个不错的办法,例如在社交媒体上的进行情感分析,会比较容易抓取到用户的好恶,从而进行产品的改进。

三大障碍

1.数据处理的困境

数据处理一直是人们最关心的问题,数据处理的概念是为达到即将到来的GDPR法规和其他法规的要求而进行的更细粒度的控制。公司不仅需要控制谁可以访问哪些数据,也需要知道数据的来源(产销监管链),谁在拥有或进行控制,数据是否已被修改,(被该数据集所取代)和其他有关的信息管理的可靠性,安全性和问责。

2.云管理失误多

管理和跟踪多个云环境是相当繁重的任务,随着更多的数据、应用程序和处理能力转移到云计算中,企业可以判断到这会带来一些问题。虽然乍一看,多云世界的出现没有想象中那么让人头痛,毕竟它提供了无数的机遇和挑战,但我们需要做的是仔细考虑构建云管理全球企业的好方法。

3.自助服务的障碍

自助服务在今天非常流行,它将数据与数据分离,并让用户负责它。不幸的是,在大多数情况下,一个瓶颈出现了,这里的障碍是规模问题——如何使成百上千的用户同时使用数据。将数据从IT中分离出来并转移到用户自助模型中只是将公司转变成真正的数据驱动组织的第一步。下一个是将数据从普通业务转变为企业盈利的发动机。

有些大数据的案例仅限于我们的推测和想象,但有一些场景我们已经可以看到,例如顾客购买体验发展的成熟:一对祖父母为他们6岁的孙子购买消防车玩具作为生日礼物,然后接到新产品推介,里面包括对各年龄段儿童生日礼物的推荐。想象一下预见性分析,电力自动化为你的下一次会议做好准备,收集你需要提前完成的数字文件,订购符合会议每个人口味和健康要求的午餐等等。

在过去的四年里,大数据世界已经逐渐发展起来,但最好的和最令人兴奋的部分还在后面。重要的是要实现一个真正的投资回报率,从任何大的数据部署结果,从一个公司设置的过程中利用数据不断改进这些过程和方法,使其成为更多的数据驱动力。着眼于未来,使用能适应当前趋势,解决眼前障碍所需的工具,是任何公司穿越数字化转型旅程的最佳途径。

更多编程方面的分享请关注微信公众号:程序员大牛!

原文地址:http://blog.51cto.com/13692119/2138658

时间: 2024-10-10 10:16:14

2018年大数据的三大趋势和三大困境的相关文章

2018年大数据发展的7个方向

2016年发生了许多事情.谷歌的阿尔法算法在围棋比赛中击败了李世石,区块链实现了快速发展,全球各地的政府都在大举投资智慧城市.和往年一样,我将为你提供未来一年的大数据趋势,之前我提供了2014年.2015年和2016年的大数据趋势.2017年有望成为大数据里程碑的一年.大数据的炒作终于结束了,因而我们总算终于可以着手于大数据.这就是为什么我将2018年称为智能年.那么,2018年的哪些大数据趋势会对你的组织产生影响? 让我们来看看2018年大数据的七大趋势. 1支持区块链的智能合约:区块链2.0

2018年大数据的发展趋势,学习大数据有什么重要优势?

2018年已经过去一半多,大数据分析如今已不能再称之为新技术,大多数移动应用程序开发人员已经明白,他们需要挖掘他们的数据来积极获取日常的见解.许多大型应用程序开发企业已经意识到,要在市场上不断地发展和更新,必须采用大数据技术,科多大数据同样觉得如此,如今越来越离不开数据,大数据技术将提供最好的数据分析解决方案,而大数据人工智能也逐渐成为了各大企业重点研究方向之一,毕竟人工智能是未来科技发展的必然趋势.亚马逊,微软,甲骨文等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务,希望为消费者提供最好的服务

明年大数据行业的趋势会是哪些?

在即将过去的2016年,大数据技术在不断的发展,新霸哥预计到明年很多的主流公司会采用大数据和物联网.新霸哥发现自助式数据分析的普及,加上云计算和Hadoop的广泛采用,目前正在整个行业带来变化,越来越多的公司会抓住这一形势,或者无视变化.因此面临险境.实际上,工具仍在出现,而Hadoop平台承诺的还没有达到公司缺少不了它的地步. 深度学习 深度学习是一套基于神经网络的机器学习技术,深度学习仍在发展之中,不过在解决业务问题方面显示出大有潜力.深度学习让计算机能够从大量非结构化数据和二进制数据中找出

如何制定一份可实施的2018年大数据学习计划?

我们习惯了"间歇性踌躇满志.持续性混吃等死", 那么2018年快过了一半了,又该做点什么呢? 其实,要想做出改变并非难事,你缺少的只是一个计划(去做).学习大数据分析更是如此,因为大数据是一门综合性的学科,复杂且具有一定系统性,所以大数据的学习更加需要有一个明确的目标和计划,然后按部就班的执行. 那么如何才能制定出一份可行性强的大数据学习计划呢? 我们可以从以下几个方面去制定. 一.目标 首先你需要制定一个明确的你想要实现的长远的目标.比如,半年内学习相关课程,初步掌握大数据基础知识:

制定一份可实施的2018年大数据学习计划?

如何制定一份可实施的2018年大数据学习计划? 我们习惯了"间歇性踌躇满志.持续性混吃等死", 那么又该做点什么呢? 其实,要想做出改变并非难事,你缺少的只是一个计划(去做).学习大数据分析更是如此,因为大数据是一门综合性的学科,复杂且具有一定系统性,所以大数据的学习更加需要有一个明确的目标和计划,然后按部就班的执行. 那么如何才能制定出一份可行性强的大数据学习计划呢? 我们可以从以下几个方面去制定. 大数据学习交流群:716581014 如何制定一份可实施的2018年大数据学习计划?

2018年大数据学习路线图新鲜出炉:从此小白也能学懂编程

移动互联网的迅速崛起让数据变得更为多样.丰富.它的移动性,它的碎片化,它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据,从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活,日常生活的数据化.现如今大数据已经上升到国家战略层面,企业对于大数据的关注和重视程度也在不断提升.今天小编就给大家分享一下2018年最新大数据学习路线图,希望能对广大大数据爱好者有所帮助. 第一阶段 Java语言基础: Java开发介绍.熟悉Eclipse开发工具.Java语言基础.Java流程控制.Java字符

中文挖掘智能学习已经成为大数据语义分析的趋势

自学习是指通过机器学习,自动抽取新的语言知识,以适应新的网络语言变化,做到因时而变. 智能学习也有人称之为"软计算",是们受自然(生物界)规律的启迪,根据其原理,模仿求解问题的算法.从自然界得到启迪,模仿其结构进行发明创造,这就是仿生学.这是我们向自然界学习的一个方面.另一方面,我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法),这就是智能学习(计算)的思想.这方面的内容很多,如人工神经网络技术.遗传算法和群集智能技术等. 1.人工神经网络算法 "人工神经网络"(ART

加米谷大数据:2018年大数据依然是认知误区+人才紧缺

大数据现在很热,企业.个人都在谈论,每个人对大数据有着自己不同的看法和观点,很多朋友对大数据仍然具有一些观念上的误区,比如很多人会认为大数据是一个最新的技术,还有一些朋友认为多有数据只服务自己一个人等等. 大数据不是一项最新技术 大数据现在已经融入我们的生活,人们在日常工作办公的时候都会接触到大数据,这些大量数据总会以不同的形式,以及庞大的数量存在和运用,这也导致了很多朋友认为大数据是当今一项最新的技术.其实不然,大数据可以算是一项新的术语或技术词汇,但是针对于大数据的海量数据分析的概念和技术层

2018年大数据面试题总结

目前面试了多家大数据开发工程师,成长了很多,也知道了很多知识,下面和大家分享一下我遇到的面试题和答案. 1.kafka集群的规模,消费速度是多少. 答:一般中小型公司是10个节点,每秒20M左右. 2.hdfs上传文件的流程. 答:这里描述的 是一个256M的文件上传过程 ① 由客户端 向 NameNode节点节点 发出请求 ②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则 ③客户端 首先 根据返回的信息 先将 文件分块(Hadoop2.X版本 每一