隨著技術的發展，收集的數據量呈指數級增長，而且在短時間內沒有放緩的跡象。企業正在致力于利用大數據分析來保持競爭力。以下概述了2022年及以后大數據的5個發展趨勢。

 

 

流分析是數據分析領域的一個新趨勢，在過去幾年中越來越流行。它基于這樣一種理念，即實時數據可以在傳入時進行分析，而不是等到所有數據都收集完畢后才進行分析。流分析的興起可以歸因于一些重要因素：首先，越來越多的企業將他們的業務轉移到網上，大量的業務是在網上進行的。這意味著比以往任何時候都有更多的企業可以實時訪問數據。其次，在過去十年中，產生的數據量呈指數級增長。

 

(1)計算能力的提高.

 

(2)數據存儲技術的進步。

 

(3)消費者使用的技術的變化。

 

 

人工智能驅動的數據是下一代大數據。以下因素將影響人工智能驅動的大數據的出現：

 

•數據量

 

•人工智能工具處理數據的速度

 

•理解數據的準確性

 

•人工智能可以提供的自動化程度

 

這種從人類智能到機器智能的轉變不會在一夜之間發生。這是一個漸進的過程，并且在許多行業組織中已經開始這個過程，包括金融、醫療保健、保險和電信。企業可以使用人工智能工具自動化和擴展業務流程，這樣它們就可以更快速和有效地完成工作。通過回答問題，并在問題出現之前解決問題，為客戶提供更好的服務。

 

 

邊緣計算是在網絡邊緣或設備本身而不是在集中位置處理數據。邊緣計算的增長主要是由于物聯網設備的日益普及。

 

在采用大量物聯網設備的情況下，從一個集中區域管理所有數據是一項挑戰。這就是許多中小企業開始建立或使用能夠處理邊緣計算的第三方網絡的原因。例如，小型企業儀表板軟件使用戶能夠在本地運行應用程序，而不是將它們發送回云中。

 

 

自然語言處理是大數據領域最流行的趨勢之一。這項技術是人工智能的一部分，用于開發人類與計算機之間的通信。自然語言處理使用各種算法來閱讀、解碼和理解人類語言。

 

最常見的兩種算法是深度學習和機器翻譯。自然語言處理算法技術需要語法規則來識別和獲取每個句子的數據。

 

 

云存儲是數據的可行解決方案，但它有一些缺點。對于大型或極其敏感的數據，它并不總是最佳選擇。此外，如果企業正在使用許多云存儲服務，那么很難跟蹤所有的云存儲服務。然而，云存儲仍然是大數據領域最流行的趨勢之一。如今，人們更關心的是誰訪問了他們的信息，而不是他們的信息存儲在哪里。

 

 

隨著大數據的趨勢每天都在變化，企業需要適應并采用新技術，致力于趕超并領先于競爭對手。

 

 

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