大数据未来将是怎样的发展趋势？

2025-03-29 09:58:09

推荐回答（4个）

回答1：

2025年全球数据量将达163ZB

近年，随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动，全球数据量正在无限制地扩展和增加。根据国际权威机构Statista
的统计和预测，全球数据量在2019年约达到41ZB1。

国际数据公司IDC统计显示，全球近90%的数据将在这几年内产生，预计到2025年，全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍，达到163ZB。

注：ZB，即十万亿亿字节

大数据市场规模复合增长率约达15.33%

国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。随着市场整体的日渐成熟和新兴技术的不断融合发展，未来大数据市场将呈现稳步发展的态势，增速维持在14%左右。在2018-2020年的预测期内，大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长，复合年均增长率约为15.33%。

从法律法规体系方面来看，我国的数据安全法律法规仍不够完善，呈现出缺乏综合性统一法律、缺乏法律细节解释、保护与发展协调不够等问题。2018年，十三届全国人大常委会立法规划中的“条件比较成熟、任期内拟提请审议的法律草案”包括了《个人信息保护法》《数据安全法》两部。个人信息和数据保护的综合立法时代即将来临。

更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

回答2：

今天的大数据分析市场与几年前的市场截然不同，正是由于海量数据的暴增，未来十年，全球各行各业都将发生变革、创新和颠覆。
未来十年大数据分析的发展趋势

　　公有云优于私有云的优势继续扩大。公有云正逐步成为客户群的首选大数据分析平台。这是因为公有云解决方案比内部部署堆栈更为成熟，增加了更丰富的功能，且成本日益增加。另外，公有云正在增加其应用程度编程接口生态系统，并加快开发管理工具的速度。
　　加速融合以企业实现商业价值。用户开始加快将孤立的大数据资产融合到公有云的速度。而公有云厂商也在优化困扰私有大数据架构的跨业务孤岛。同样重要的是，云数据和本地数据解决方案正融合到集成产品中，旨在降低复杂性并加快实现业务价值。更多的解决方案提供商正在提供标准化的API，以简化访问，加速开发，并在整个大数据解决方案堆栈中实现更全面的管理。
大数据初创公司将越来越复杂的AI注意应用程序推向市场。过去几年来，许多新的数据库，流处理和数据初创公司加入到市场中。不少公司也开始通过AI的解决方案加入到市场竞争中。其中大部分创新方案都是为公有云或混合云部署而设计的。
新兴解决方案逐渐替代传统方法。越来越多的大数据平台供应商将涌现出融合物联网、区块链和流计算的下一代方法。这些大数据平台主要针对机器学习、深度学习和人工智能管理端到端devops管理进行优化。此外，不少大数据分析平台正在为AI微服务架构设计边缘设备。
打包的大数据分析应用程序正变得越来越广泛。未来十年，更多服务将自动调整其嵌入式机器学习、深度学习和AI模型，以持续提供最佳业务成果。这些服务将纳入预先训练的模式，客户可以调整和扩展到自己的特定需求。
大数据分析的部署障碍
虽然大数据分析采用的预测看起来很好，但仍存在许多障碍：

　　复杂度过高。大数据分析环境和应用程序仍然过于复杂。因此，厂商需要继续简化这些环境接口、体系结构、功能和工具。以将复杂的大数据分析功能应用于主流用户和开发人员。
　　成本高昂且效率低下。对于许多IT专业人员来说，大数据分析管理和治理流理仍然过于孤立，成本高昂且效率低下。供应商需要构建预先打包的流程，帮助大型专业人员团队更有效、快速和准备的管理数据及分析。
缺乏自动化功能。大数据分析应用程序的开发和运营仍然过于耗时且需要手动。供应商需要加强其的自动化功能，以确保提高用户技术人员的生产力，同时确保即使是低技能人员也能处理复杂业务。

　　大数据时代已经来临，并逐渐渗透到各个行业领域之中。对于企业IT来说，开始将更多的大数据分析开发工作迁移到公有云环境中，这也将加速AWS，微软，谷歌等云厂商提供的快速成熟且低成本产品的能力。
Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。
北京优网助帮信息技术有限公司（简称优网助帮）是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。

回答3：

我们先来看一下大数据的定义：

大数据（big data）是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。大数据到底是什么，如果简单来理解大数据就是 4V 的特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），即数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。

大数据的应用

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

……

还有一个经典小故事，它的背后原理也是大数据的应用！

20世纪90年代，美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时，发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购物篮中，且大多出现在年轻的父亲身上。

分析背后原因是，在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲去超市买尿布。

父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。

由此，沃尔玛就在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物，从而极大提升商品销售收入。

大数据与我们息息相关

我们一定听过AlphaGo对战柯洁，机器人通过海量的围棋数据进行学习从而战胜了围棋高手柯洁。