2017大数据前瞻:十大趋势将迎爆发式数据增长

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

大数据发展已经成为未来科技发展的走向和必要的开端,预计2017年大数据十大新趋势走向将会迎来爆发式的数据增长。

2017大数据前瞻:十大趋势将迎爆发式数据增长

1.大数据实现可视化服务

数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成,无论数据资源在哪里,图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。可视化数据不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据,便能轻松地创建和发布图表,目前国际上已经有一些企业在发展大数据可视化做深入的研究,专门提供大数据可视化服务。

2.大数据进入资本市场

最近发数据的行业应用也开始火热起来。"微众银行"的大数据金融概念深得国家支持,符合"普惠银行"的政策。相信以后会有更多的行业跟大数据扯上关系,走向资本市场,我们期待的是国内大数据企业在未来资本市场的大爆发。

3.大数据产生在非结构化数据库里

结构化数据分析的历史已经很久了,至少在计算机数值计算开始的时候就有了,说已经有四十年也不为过,新闻,视频,图片,音频,网页这些形态每天在数以万计的产生庞大的数据量,而这些数据不是以符号数字的形式存在的,大型的社交网络,媒体网络,都是以视频,图片,音频,网页形式存在,未来大数据将在非结构化中日益增加。

4. Hadoop依然是老大

Hadoop这个单词如今铺天盖地,几乎成了大数据的代名词。仅仅数年时间,Hadoop从边缘技术迅速成长为一个事实标准。如今想玩转大数据,搞企业分析或者商业智能,没有Hadoop还真不行。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施:它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

5.非机构化数据将要凸显

一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例,科技日益发展壮大,非机构化数据将要凸显占领结构化高度。

6.消费垃圾数据将继续

人们将继续追寻大数据,一直追到垃圾堆看到垃圾数据,诈骗电话、免费WiFi窃取用户信息等关系到消费者权益的问题被逐一曝光,针对广大中国网民,就各种假货和欺诈行为通过更直接的方式进行采样和分析判断,这些都将是无用的垃圾数据,甚至是有害的数据。

7.企业不需要大数据CEO

当前可以指引公司的发展方向的责任才重大,作为回报,相当多的公司利润落入管理层的腰包。如果在这一级别上作出错误的人事任命,发生灾难的可能性将非常明显。因此,目前企业不会填补大数据执行官,大数据还没有发展到人人皆知的地步。

8.数据造假成为安全隐患

大数据允许混杂数据甚至错误数据。这是因为,大数据能够通过造假数据的特征将其辨识出来。造假的数据和平常的数据不一样,可以通过环比、同比、类比,发现数据中的异动,判断企业是否存在数据造假行为,即便如此,数据造假问题短时间是不可能消失的,同时带来的安全隐患,从而为各个行业指导错误的方向,失之毫厘,差之千里。

9.数字智慧城市将要壮大

智慧城市相对于数字城市概念,最大的区别在于对感知层获取的数据进行大数据处理,从而获得支撑和保障智慧城市顺利运营的多元信息,要实现对数字信息的智慧处理,前提是引入大数据处理技术,从而来整合分析跨地域、跨行业、跨部门的海量数据的处理,将特定的信息应用于特定的行业和特定的解决方案中,智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用的过程,大数据是智慧城市各个领域都能够实现"智慧化"的关键性支撑技术。

10.结构化数据安全性低

结构化数据的存在至少有40年之久,这种数据存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现数据,因此加密方式多样化,安全性高,相比非结构化数据最近几年才兴起,它是以图片,音频,视频,文档形式存在,加密繁琐困难,安全性低,然而二者属于包含的关系,多数企业更倾向于以结构化数据的形态存在。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
10天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
45 1
|
1月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
48 3
|
4天前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
13 3
|
4天前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
20 2
|
7天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
33 1
|
9天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代,数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能,常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性,通过建立数据质量评估和监控体系,确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会,投资相关工具和技术,提升数据治理的效率和效果。
37 2
|
11天前
|
存储 安全 大数据
大数据隐私保护:用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代,数据的价值日益凸显,但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案,旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识,共同推动大数据隐私保护的发展。
|
15天前
|
SQL 存储 大数据
大数据中数据提取
【10月更文挑战第19天】
39 2
|
1月前
|
SQL 消息中间件 大数据
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
45 1

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面