伴同著大資料技術與資料分析的發展趨勢，擁有豐碩資料的分析驅動型企業應運而生。下面咱們來具體看下大資料技術與資料分析有哪些趨勢以及立異。文中，也用了一些IBM在說明客戶找到立異型大資料解決專案的運用案例。
1. 資料驅動立異
如今，資料已成為企業競爭優勢的基石。應用資料以及繁雜資料分析的企業將目光投向了「立異」，從而打造出高效的業務流程，助力自身戰略決策，並在多個前沿領功能變數超出其競爭對手。
2. 富媒體資料分析呼叫先進技術
假設沒有合理分析，大部份資料毫無用場。而大資料以及資料分析又會帶來哪些機遇呢？國際資料公司（IDC）預測，2015年，富媒體（視訊、音訊以及圖像）分析將至少擴展兩倍，並成為大資料以及分析技術投資的重要驅動力。富媒體資料分析需要先進的分析工具，這為企業提供了重大的市場機遇。以針對電商資料進行圖像搜尋為例。對圖像搜尋結果的分析要準確，且無需人工介入，這就需要強大的智慧分析。未來，跟著智慧分析水平的不斷晉陞，企業將取得更多機遇。
3. 預測分析必不可少
現用的，擁有預測功能的運用程式發展迅速。預測分析通過提高效力、評測運用程式本身、拉近資料科學家的價值以及維持動態適應性基礎架構來晉陞總體價值。因而，預測分析功能正在成為分析工具的必要群組成部份。
4. 混合部署是未來趨勢
IDC預測，未來5年，在基於雲的大資料解決專案上的花費將是本地部署解決專案費用的4倍之多，混合部署將必不可少。IDC還表示，企業級元￥資料存儲庫將被用來關聯雲內資料以及雲外資料。企業應評估公共雲服務商提供的產品，這有助於其戰勝大資料管理方面的難題：
安全以及隱私政策及法規影響部署選取；
資料傳輸與整合請求混合雲環境；
為防止呈現難以應付的資料量，需構建業務術語表並管理映射資料；
構建雲端元￥資料存儲庫（包孕業務術語、IT資產、資料定義以及邏輯資料模型）。
5. 認知計算開啟舊檔新世界
認知計算是一種扭轉遊戲規則的技術，應用自然語言處理以及機器學習說明實現自然人機互動，從而延伸人類知識。未來，採納認知計算技術的個性化運用可說明消費者購買衣服，篩選酒，甚至建立新食譜。IBM最新的電腦系統Watson率先應用了認知計算。
6. 大資料創造更多利潤與價值
愈來愈多的企業通過直接銷售其資料或者提供增值內容來獲利。IDC調查顯示，目前70%的大公司已開始購買外部資料。到2019年，這一數字將達到100%。因而，企業必需瞭解其潛在客戶注重的內容，必需精曉包裝資料以及增值內容產品，並嘗試開發「恰當」的資料群組合，將內容分析與結構化資料結合起來，說明需要資料分析服務的客戶創造價值。
7. 物聯網推進實時分析發展
預計物聯網未來5年的複合增長率將達30%。它將以商業驅動者的角色引領企業邁出使用流分析的第一步。物聯網誘發的資料大爆炸將增進實時分析以及流分析的發展，請求資料科學家以及主旨專家篩選資料，尋找可開發成事件處理模型的可重複性模式。然後，事件處理模型可處理傳入事件，將其與關聯模型關聯，並監測需要響應的實時情況。此外，事件處理不間斷，所以請求響應時間儘可能接近於實際時間。事件處理因而成為大資料系統以及運用程式中不可或者缺的模組。
8. 複合型資料分析人材之爭
不少企業都但願將業務知識與業務分析結合起來，但很難找到複合型資料分析人材。尤其是大企業對此感觸頗深。跟著企業不斷在內定加強技術的使用，對複合技巧的需求變得愈來愈顯然。業務知識以及分析技巧的結合對速度驅動型企業非常主要，這有助於企業深刻理解業務驅動力以及關聯資料，從而更快地將商業洞見轉化為行徑。
本文由HCR慧辰資訊jinyounan編譯
End.
伴同著大資料技術與資料分析的發展趨勢，擁有豐碩資料的分析驅動型企業應運而生。下面咱們來具體看下大資料技術與資料分析有哪些趨勢以及立異。文中，也用了一些IBM在說明客戶找到立異型大資料解決專案的運用案例。
1. 資料驅動立異
如今，資料已成為企業競爭優勢的基石。應用資料以及繁雜資料分析的企業將目光投向了「立異」，從而打造出高效的業務流程，助力自身戰略決策，並在多個前沿領功能變數超出其競爭對手。
2. 富媒體資料分析呼叫先進技術
假設沒有合理分析，大部份資料毫無用場。而大資料以及資料分析又會帶來哪些機遇呢？國際資料公司（IDC）預測，2015年，富媒體（視訊、音訊以及圖像）分析將至少擴展兩倍，並成為大資料以及分析技術投資的重要驅動力。富媒體資料分析需要先進的分析工具，這為企業提供了重大的市場機遇。以針對電商資料進行圖像搜尋為例。對圖像搜尋結果的分析要準確，且無需人工介入，這就需要強大的智慧分析。未來，跟著智慧分析水平的不斷晉陞，企業將取得更多機遇。
3. 預測分析必不可少
現用的，擁有預測功能的運用程式發展迅速。預測分析通過提高效力、評測運用程式本身、拉近資料科學家的價值以及維持動態適應性基礎架構來晉陞總體價值。因而，預測分析功能正在成為分析工具的必要群組成部份。
4. 混合部署是未來趨勢
IDC預測，未來5年，在基於雲的大資料解決專案上的花費將是本地部署解決專案費用的4倍之多，混合部署將必不可少。IDC還表示，企業級元￥資料存儲庫將被用來關聯雲內資料以及雲外資料。企業應評估公共雲服務商提供的產品，這有助於其戰勝大資料管理方面的難題：
安全以及隱私政策及法規影響部署選取；
資料傳輸與整合請求混合雲環境；
為防止呈現難以應付的資料量，需構建業務術語表並管理映射資料；
構建雲端元￥資料存儲庫（包孕業務術語、IT資產、資料定義以及邏輯資料模型）。
5. 認知計算開啟舊檔新世界
認知計算是一種扭轉遊戲規則的技術，應用自然語言處理以及機器學習說明實現自然人機互動，從而延伸人類知識。未來，採納認知計算技術的個性化運用可說明消費者購買衣服，篩選酒，甚至建立新食譜。IBM最新的電腦系統Watson率先應用了認知計算。
6. 大資料創造更多利潤與價值
愈來愈多的企業通過直接銷售其資料或者提供增值內容來獲利。IDC調查顯示，目前70%的大公司已開始購買外部資料。到2019年，這一數字將達到100%。因而，企業必需瞭解其潛在客戶注重的內容，必需精曉包裝資料以及增值內容產品，並嘗試開發「恰當」的資料群組合，將內容分析與結構化資料結合起來，說明需要資料分析服務的客戶創造價值。
7. 物聯網推進實時分析發展
預計物聯網未來5年的複合增長率將達30%。它將以商業驅動者的角色引領企業邁出使用流分析的第一步。物聯網誘發的資料大爆炸將增進實時分析以及流分析的發展，請求資料科學家以及主旨專家篩選資料，尋找可開發成事件處理模型的可重複性模式。然後，事件處理模型可處理傳入事件，將其與關聯模型關聯，並監測需要響應的實時情況。此外，事件處理不間斷，所以請求響應時間儘可能接近於實際時間。事件處理因而成為大資料系統以及運用程式中不可或者缺的模組。
8. 複合型資料分析人材之爭
不少企業都但願將業務知識與業務分析結合起來，但很難找到複合型資料分析人材。尤其是大企業對此感觸頗深。跟著企業不斷在內定加強技術的使用，對複合技巧的需求變得愈來愈顯然。業務知識以及分析技巧的結合對速度驅動型企業非常主要，這有助於企業深刻理解業務驅動力以及關聯資料，從而更快地將商業洞見轉化為行徑。
本文由HCR慧辰資訊jinyounan編譯 兩岸商貿,在家工作,網路創業,創業賺錢思惟,微商平台,賺新台幣
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