大数据的四大宏观趋势

       在当下这个时代，各大企业处理大数据的方式正在迅速发生改变。而几年前，大数据也只是一个热门的流行语，大多数组织都在尝试使用Hadoop和相关技术。如今，大数据技术，特别是大数据分析已经演变成为大多数企业战略的重要组成部分，企业面临着紧跟大数据快速发展的巨大压力。

       他们对大数据究竟会做些什么呢? 

     一系列不同的趋势正在影响大数据举措，但四个总体主题正在成为2018年影响大数据的关键因素：云计算、机器学习、数据治理，以及对速度的需求。 

         1.云计算 

     多方分析师认为，大数据正在向云计算迈进。通过公共云服务提供的成本优势和创新将对大多数企业来说无法抗拒。组织也会继续将其数据存储迁移到公共云提供商的云服务中，并且当数据已经驻留在云中时，在云中执行大数据分析的速度也会更快、更轻松，成本更低。 另外，许多云计算提供商提供人工智能和机器学习工具，使云计算更具吸引力。 

         2.机器学习和人工智能 

     机器学习也是人工智能的一个重要组成部分，它在没有被计算机明确编程的情况下学习，它与大数据分析有着内在联系，因此这两个术语有时会混合在一起。考虑到潜在的商业价值，企业计划大量投资于机器学习和相关技术并不令人惊讶。

        3.数据治理 

    虽然云计算和机器学习带来的潜在收益正在推动企业投资这些大数据技术，但企业仍然面临着与大数据相关的重大障碍。 其中最重要的一点是如何确保所有数据的准确性、可用性、安全性和合规性。而监管变革给组织带来了越来越大的压力，以确保他们知道自己拥有哪些数据以及驻留在哪里，并确保正确地保护这些数据。

         4.速度的需要 

    现今企业也有更快速的大数据分析的需求， 为了满足实时性能的需求，企业越来越倾向于使用内存技术。由于处理内存(RAM)中的数据比访问存储在硬盘驱动器或固态硬盘驱动器上的数据快得多，因此内存技术可以显著提高速度。 

   在某些方面，对速度的这种需求也推动了其他三大数据宏观趋势的发展。其部分原因是组织将大数据迁移到云中，因为他们希望获得性能提升。他们至少在一定程度上投资于机器学习和人工智能，因为他们希望获得更快、更好的见解。他们正在经历与数据治理和合规性相关的挑战，至少部分原因在于他们如此快速地接受大数据技术，而没有首先解决所有数据质量、隐私、安全和合规性问题。 

      总之，在不久的将来，随着企业寻找新的方式来利用大数据颠覆他们的行业。并获得竞争优势，预计所有这四种趋势将会持续并加快发展。 

想要了解更多关于大数据方面的内容，欢迎关注“源码时代”微信公众号，也可以进入官网查询详情信息。