當今最熱門的技術趨勢之一就是機器學習，它也將在未來的大數據中發揮重要作用。根據調研機構Ovum的預測，機器學習將在大數據革命的最前沿。它將幫助企業準備數據并進行預測分析，從而使企業能夠輕松克服未來的挑戰。

 

 

無論是物聯網還是大數據，新興技術面臨的最大挑戰是數據的安全性和隱私性。人們現在正在創建的數據量以及將來創建的數據量將使隱私更為重要，因為風險將大大提高。據調研機構Gartne公司的研究，到2018年，超過50%的商業道德違規將與數據有關。數據安全和隱私問題將成為大數據行業面臨的最大障礙，如果不能有效應對數據安全問題，我們將會看到一大批技術趨勢將會曇花一現。

 

 

人們可能熟悉首席執行官(CEO)，首席營銷官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否聽說過首席數據官(CDO) 如果答案是否定的話，別擔心，因為很快就會知道。據調研機構Forrester公司的研究，將會出現首席數據官這個新的職位，企業將任命首席數據官。雖然，首席數據官的任命完全取決于業務類型及其數據需求，但是各行業廠商廣泛采用大數據技術，聘請首席數據官將成為常態。

 

 

如果IT人員仍然不確定選擇哪條職業道路，那么最好地選擇是開始在數據科學領域的職業生涯。隨著數據量的增長和大數據應用的增長，組織對數據科學家、分析師和數據管理專家的需求將激增。數據專業人員的需求與可用性之間的差距將會擴大。這將有助于數據科學家和分析師獲得更高的薪酬。那么還在等什么 深入數據科學的世界，將會擁有更美好的未來。

 

 

人們將看到對軟件的業務方法將有360度的轉變。越來越多的企業將尋求購買算法而不是創建自己的算法。在購買算法后，企業可以自己添加數據。與購買軟件相比，購買算法可以為企業提供更多的自定義選項。企業無法根據需要調整軟件。事實上，正好相反。企業的業務必須根據軟件流程進行調整，但所有這些都將隨著銷售服務的算法成為重點而結束。

 

 

調研機構IDC分析師表示，“大數據和業務分析的總收入將從2015年的1,220億美元增加到2019年的1870億美元。”2017年大數據的業務支出將超過570億美元。盡管對大數據的商業投資可能因行業而異，但大數據支出的增長將保持一致。制造業將在大數據技術方面投入最多，醫療保健，銀行業和資源行業將是最快采用的行業領域。

 

 

據統計，目前有600萬開發人員正在使用大數據和使用高級分析。這將是世界上33%以上的開發人員。更令人驚奇的是，大數據才剛剛開始，未來數年將出現大量開發大型數據的應用程序，其數量激增。有了更高薪水的經濟回報，開發人員就喜歡創建能夠處理大數據的應用程序。

 

 

企業必須為所有業務購買專用軟件的時代已經一去不復返了。今天，企業需要單一軟件，提供他們所需的所有功能。商業智能軟件也將遵循這一趨勢，我們將看到在未來添加到該軟件的規范分析功能。

 

IDC公司預測，一半的商業分析軟件將采用建立在認知計算功能之上的規范分析。這將有助于企業在適當的時候做出明智的決定。隨著軟件的智能化，企業可以快速篩選大量的數據，從而獲得比競爭對手更大的競爭優勢。

 

 

如果企業投資大數據，可以帶來更高的投資回報，特別是在提高業務生產力方面。據IDC介紹，投資于這項技術并能快速分析大量數據并提取可操作信息的組織，在生產率方面比競爭對手獲得更多的收益。記住，關鍵是行動。企業需要可付諸行動的信息使其生產力提升到新的高度。

 

 

據一些大數據專家介紹，大數據已經死亡。他們認為，企業甚至沒有使用他們能夠訪問的一小部分數據，而大數據并不總是意味著更好、更快，遲早有一天，大數據將被快速和可操作的數據所取代，這將有助于企業在正確的時間做出正確的決定。企業擁有大量數據，只有有效和快速地分析這些數據，并從中提取可操作的信息，才會帶來更多的競爭優勢。