大數據已經越來越得到人們的認可，在我國大數據也由企業主導在向政府主導轉變，逐漸步入正軌，利用大數據可以很好的應用于企業和政府部門，一些醫療領域更是通過對大數據的分析，掌握更加具有價值的信息。
隨著對不同類型、不同體量數據的結構化存儲、批量處理以及價值挖掘需求的增多，在2017年的大數據將會繼續增加，通過數據平臺幫助的企業，未來將會是大數據運用的好時機。
數據處理更加快速
當今世界正在快速向數字化演進。同時，企業及其業務模式和產品也呈現出相同的趨勢。許多企業已經認識到這一點，并已在 “數字化” 時代積極行動起來。在未來大約兩年時間里，預計將有超過 50% 的中型企業會廣泛使用數字核心技術，其中包括移動解決方案(約 54%)、業務管理軟件(57%) 和業務分析軟件(超過 58%)等。
這種對速度的需求促使用戶采用訪問速度更快和執行效率更高的數據庫，更快的查詢數據的技術大大的提升，企業在調取這些數據的時候更為快捷和方便。
機器學習助力大數據發展
IT對大數據的推動方面是非常廣泛的，機器的學習有力的提升了這種速度，以大數據為基礎的超級計算能力為計算密集型的平臺提供了極大的助力，如：機器學習(ML)、人工智能(AI)、圖形算法等。尤其對于Microsoft Azure機器學習，由于上述計算能力也完全適用于初學者，并能迅速集成到現有的Microsoft平臺。
未來這些智能系統方面將會有更好的發展方向，在技術領域做出貢獻。
云服務器和大數據的聯合
IoT正在生成大量的結構化和非結構化數據，而且越來越多的數據部署在云服務上。未來將是云計算發展的有利于階段，各個大型數據中心的建立，結合國際云計算市場的發展提升技術，云服務器和大數據的結合可以為企業提供更為先進的管理，同時挖掘更多潛在客戶。
開源產業
Apache Hadoop、Spark等開源應用程序已經在大數據領域占據了主導地位。一項調查發現，預計到今年年底，近60%企業的Hadoop集群將投入生產。佛瑞斯特的研究顯示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增長。專家表示，2017年許多企業將繼續擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用，并尋找方法來提高處理大數據的速度。
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