浅析未来大数据的发展趋势

1. 浅析未来大数据的发展趋势

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。
全球大数据储量呈爆发式增长
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%
根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上
随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。

2020年应用市场数据规模市场份额将达到40%
随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来五年，应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于他的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。

预计2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

2. 大数据未来的发展趋势

由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。
由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。
网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。


数据重新定义了软件生产领域目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。
开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。
新版本应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可操作的见解。
事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。
例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。
数据扰乱开发人员的工作模式由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。
Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。
随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。
数据驱动的web应用程序可以带来什么
目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低操作要求。
数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。
生产力和虚拟助手网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。
这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。
加强个性化人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。
很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。
这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。
预测的影响在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。

3. 未来大数据发展的七大趋势

未来大数据发展的七大趋势
在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。大数据正在不断改变人们的生活 趋势一：数据隐私标准将出台 大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。 趋势二：成为重要战略资源 在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色——影响着广告、产品推销和消费者行为。 趋势三：分析方法发生变革 大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。 趋势四：与云计算深度融合 大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，因此，从2013年开始，大数据技术与云计算技术必然进入更完美的结合期。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。 趋势五：网络安全问题凸显 大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。 趋势六：催生数据分析师等职业 大数据将催生一批新的就业岗位，如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。 趋势七：大数据学科诞生 数据科学将作为一个与大数据相关的新兴学科出现。同时，大量的数据科学类专着将出版。
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4. 大数据时代下的数据分析行业发展前景

【导读】报告随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。那么，今天小编将为大家分享一下，大数据行业的用途分析。

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
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5. 大数据未来的发展趋势

近几年我国云计算行业的市场规模和渗透率均在持续增长，使得我国公有云市场进入了一个新的发展阶段。除此之外，在5G商用以及AI等技术发展的推动下，我国公有云市场规模始终保持高速增长趋势，根据中国信息通信研究院的数据统计，2018年，中国公有云市场规模达到437.4亿元，较2017年增长65.2%。
  根据2019年New Vantage Partners大数据和AI高管调查，来自接受调查的组织(例如美国运通，福特汽车，通用电气，通用汽车和强生)的高管中，几乎有72%认为他们没有成功建立了数据文化。1只有31%的人表示他们的业务是数据驱动的，而53%的人表示他们尚未开始将数据视为业务资产。超过一半(52%)的受访者承认，他们在数据和分析方面没有成功竞争。
  随着可供组织使用的数据量不断增加，企业对投资数据科学家的需求变得越来越紧迫

6. 大数据+智能分析＝？

大数据+智能分析＝？
一直以来，视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业，视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化，智能化的技术普及，项目中所使用的视频监控系统应用技术也在不断创新。自然产生了海量的视频和图像数据，进而对传统的后端存储和智能分析带来一系列的考验。对采用智能化技术建设的设施的要求也越来越高。
传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效的保障安全。由于显示屏数量有限，对安全隐患无法实时监控和预警。监控点过多，人员监控根本无法顾及所有监控场景。监控人员的注意力也难保证24小时都能准确高效的监控所有场景。
后期的视频录像分析也需要大量的人力物力。举个例子：震惊中外的“8?10重庆枪击抢劫案”。当地公安部门为了在视频监控录像中找到犯罪嫌疑人周克华，动用了约2000警力每天进行长达十几个小时回放录像视频搜寻。总视频浏览量相当于83万部电影，耗费了大量的人力物力。同样在建筑行业，人工回放查看监控录像是一件效率十分低下的事情。
目前大数据应用已开始在建筑行业落地实施。视频监控从前端视频技术到中端海量存储到后端的大数据分析，是一个完整的大数据技术应用，目前能提出整体解决方案的服务商，屈指可数。
为了解决视频数据海量存储和后期分析复杂等问题，让视频监控技术更好地服务于建筑行业，基于此，某全国智慧工地大数据云服务平台是面向视频监控大数据应用的技术从前端的智能采集，到中间的海量存储，到后端的浓缩分析，形成了很好的闭环。
所有搭载了全国智慧工地大数据云服务平台的建设项目，前端视频监控点位全部采用200万高清网络摄像机，通过因地制宜的设备选型实现对工地全高清网络视频监控的覆盖。通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别，遇到可疑视像，会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快速取证”，使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低，而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统，支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
在对海量的高清视频图像进行智能分析时，对后端服务器的硬件配置、处理性能要求非常高，因此用户的使用成本会大大增加。而且长时间的分析查看，对于管理人员来说，是一件耗时又耗精力的事情。全国智慧工地大数据云服务平台搭载的前端视频智能监控设备实现了后端智能分析部分功能前移至摄像机前端。对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频，通过智能提取，进行浓缩分析， 可以实现视频缩短至20秒。既节约了存储空间，也让管理者有了更好的用户体验，为企业节约了大量成本。
全国智慧工地大数据云服务平台视频监控系统利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端，云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果，从而为建筑行业视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。全国智慧工地大数据云服务平台对施工现场的智能分析的水平已经相当的高，已经实现对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有可疑行为的监测。
全国智慧工地大数据云服务平台实现了大数据技术和视频监控的结合，把孤立的视频内容通过大数据技术的加工，形成可视化结果呈现，这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式，让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来，能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。

7. 大数据与人工智能的发展前景

伴随着互联网络移动设备智能电子产品日渐普及，大数据与人工智能正在潜移默化中影响着人们的生活。当阿尔法狗横空出世后，更是将人们的注意力吸引到大数据与人工智能上面。

8. 怎么用大数据来预测未来的发展趋势

“全知”并非“全能”，“大数据”并不能“全能性”地预设未来，但是能否“先知”般地预知未来?同样，做不到。因为，大数据在时间上是有约束条件的。
《旧约·传道书》有云，“日光之下，并无新事。”但旧事究竟如何重现?只要充分地了解已发生的事物，未来便无所遁形吗?人们所熟悉的先知们，并不是所谓的历史学家，也谈不上什么数学家。依凭历史数据，能够预知未来吗?如果可行，那么，先知们便无处不在、无时不在。我们或可文学性宣称，历史昭示着未来，但这在哲学上是危险的，将其上升为一种数理性的逻辑，更是艰困的，甚或根本无法企及的。即便历史数据足够全面、完整、有效，甚或及时，在逻辑上，也难以推断出或确立起“历史决定未来”的命题。
大数据是全量数据，源于事实，也是事实，它并非既有经济理论变量性的函数分析，并不能在时间轴上理所应当地延展开去。在时间轴上，大数据终归是局部的，远非全量，它是实然的，是已发生的，即其性质上仍然是历史数据而已。问题再一次提出，通过历史数据能够“预知”未来呢?
大数据本身不是先知，也没有谁能通过大数据成为先知。基于大数据并不能建构所谓的“历史规律”，更谈不上把同大数据有所谓“关系”的某人或某类人嵌入到这一所谓的历史规律中去，进而使其发挥主观能动性，担纲某种角色。历史数据对于未来有一定的作用，但是根本上讲，历史数据并不能决定未来，换言之，未来并不是由历史决定的。没人能够凭依大数据而可预知未来，成为先知。
历史数据在多大程度上影响到未来呢?依凭大数据，如何更有效地预测未来呢?这只是相对以往诸般远非那么有效的预测而言的，终归有所助益，然而，毕竟只是概率意义上的“预测”而已，绝非“预知”。人类经济社会，就像是一盘永远下不完的棋，没人能够准确地预判输赢，遑论精确到输赢多少。有了大数据，便无所不知，无所不能，这无疑是一种妄想——大数据既不是主宰世界的上帝，也不是预知未来的先知。
上帝究竟是在掷骰子，还是在作计划?没人知道，包括那些真假先知们。