這兩年的新興技術在飛速發(fā)展，包括物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能等。

馬云也多次在不同場合強調(diào)過大數(shù)據(jù)的重要性，那么大數(shù)據(jù)接下來的發(fā)展會如何呢？

大數(shù)據(jù)的可視化

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)可視化將成為一個重要趨勢?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不僅僅是為了理解分析和關系，還代表了展示分析以揭示更深入的業(yè)務洞察力的方法。

大數(shù)據(jù)對物聯(lián)網(wǎng)的影響

物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)向企業(yè)展示了基于傳感器的數(shù)據(jù)如何有益于企業(yè)和客戶。因此，越來越多的公司投資于基于傳感器的分析。隨著智能手機、智能手表等智能設備的使用增加，物聯(lián)網(wǎng)有助于為分析目的收集信息。而物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，龐大的海量數(shù)據(jù)的存儲，分析以及預測，將從大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展中得益。

對數(shù)據(jù)存儲了解的朋友知道，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的連續(xù)性數(shù)據(jù)如果使用目前的關系型數(shù)據(jù)庫如Oracle, Mysql等進行存儲，將是一場災難，因為海量連續(xù)數(shù)據(jù)很快就將關系型數(shù)據(jù)庫撐爆。這也是為什么MongoDB近年來火爆的原因。

試想如果沒有大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，對于海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行存儲和分析是對IT人的很大挑戰(zhàn)。

更加快速準確的機器學習

機器學習正以驚人的速度發(fā)展。此外，隨著自動化的應用，機器學習的發(fā)展在很大程度上加快了步伐。除此之外，還引入了以“模型工廠”范式為核心的DevOps模型。

因此，總體的范式轉換確保更快地處理和分析大量復雜數(shù)據(jù)。此外，它將提供更準確的結果。除此之外，高性價比、低功耗、高性能的人工智能芯片組也將出現(xiàn)。它將以基于邊緣的推理為目標。

人工智能（AI）的更多使用

2018年的大數(shù)據(jù)趨勢表明，數(shù)據(jù)科學發(fā)展在人工智能開放發(fā)展框架上趨同。它為TensorFlow、Spark和MXnet等建模工具覆蓋了一個公共抽象層。除了機器學習方面的更多發(fā)展外，幾乎每個應用程序和服務都將在其中包含一定程度的人工智能。

大量的數(shù)據(jù)可以提供給人工智能進行training，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的Pattern，以進行更好更快的分析。

增強網(wǎng)絡安全

在云端處理大數(shù)據(jù)的同時，安全是是需要考慮的一個大問題。因此，確保大數(shù)據(jù)處理的安全性將是各家云服務上考慮的首要問題。對于企業(yè)來講，將海量數(shù)據(jù)傳到云上去的時候，是否要對數(shù)據(jù)洗掉敏感信息也是需要考慮的問題。記得之前騰訊的馬化騰在采訪中就提到在考慮將騰訊的大數(shù)據(jù)進行脫敏 （去除敏感信息，如涉及隱私等的信息）。

當前題目：大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展與應用
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