2018年大数据的五个发展趋势

随着2018年的临近，各种规模的组织将会探索数据驱动业务决策以及如何改善盈利的多种方式。

云计算、物联网、人工智能、信息安全与大数据技术的深入融合，政策和标准体系的完善，人才队伍的建设，以及应用场景和解决方案的丰富化和落地化，未来的大数据产业将迎来新一轮的增长。以下是需要了解的五个大数据趋势。

1、 数据可视化。数据可视化或商业智能仪表盘将会得到越来越广泛的应用，因为它们可以帮助人们快速接受和消化最相关的信息。将图形和图表与功能强大且易于使用的业务分析相结合，意味着每个部门的用户不仅可以看到他们的组织如何实时执行，而且还可以采取必要的行动，防止小问题变成更大的问题，并挖掘新的机会。

2、多学科融合。大数据技术是多学科多技术领域的融合，数学和统计学、计算机关技术、管理关等都有沙及，大数据应用更是与多领域产生交叉。这种多学科之间的交叉融台，呼唤井催生了专门的基础性学科一--数据学科。 基础性学科的夯实将让学科的交叉融合更超完美。

3、深度分析推动大数据智能应用。相比于传统机器学习算法，深度学习提出了一种让计算机自动学习产生特征的方法， 并将特征学习融入建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征马发的不完备。深度学习借助深层次神经网络模型，能够更加智能地提取效据不同层欠的特征，对数据进行更加准确、有效的表达，而且训练样本数量越大，深度学习算法相对传统机器学习算法就越有优势。

4、开源、测评、大赛催生良性人才与技术生态。各类创业创新大赛纷纷举办, 大赛为人才的培养和选拔提供了新模式。各类创业创新大赛完善人才生态。

5、数据安全性的提高。企业会采取传统的商业智能方法，严格控制数据和报表，但这会导致分析的采用率降低，从而导致不明智的决策。现代商业智能将越来越受到青睐，因为它促进了数据治理，并有助于为自助式分析创建安全可靠的环境，从而产生准确、可访问和审核的仪表板和报告。

内容少部分摘自：CCF大数据发展趋势预测

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