大數據不再只是一個流行語,而是一個強大的行業,預計到2023年價值1030億美元。

我們生活和呼吸數據,我們的數據生成速度不會很快放緩。據一位人士 稱,到 2021年,一般人將產生大約1.7兆字節的數據。

了解大數據對個人和組織日常效率的重要影響,了解最熱門趨勢非常重要。

以下是 2021 年應注意的五個關鍵大數據趨勢:

1. 增強分析將變得更加主流

如果您對大數據的未來持樂觀態度,您應該熟悉增強分析。

大數據的興起帶來的一個主要挑戰是處理目前可用的數據量。由于源表明我們 每天生成大約 2.5 萬 億字節的數據,而且五年后我們將生成高達 463 EB 的數據(大約 185 倍的數據?。?,數據集已變得很大,因此處理和解釋這些數據現在是一大挑戰。

增強分析通過使用 ML 和 AI 技術自動準備、共享和分析數據,從根本上將更大、看似無法使用的數據轉換為更小、可用的數據,從而解決了這一問題。

增強分析無疑將在 2021 年成為主流。Mordor 智能 公司已經預測 ,到 2025 年,增強分析市場年復合增長率 (CAGR) 將為 31.2%, 而 Gartner 的研究表明,增強 分析將在 2021 年成為商業智能 (BI) 的主要驅動力。

2. 大數據和區塊鏈的主要通婚

最近,由于比特幣和其他加密貨幣的迅速崛起,人們對加密貨幣和區塊鏈技術產生了濃厚的興趣。

現在,雖然我們可以從孤立的視角來看待對加密貨幣的重新興趣,但我們也可以從大數據受益的角度來研究它:大數據將在加密意識和采用浪潮中上升,導致一些世界最大品牌對大數據和區塊鏈的重大交易。

大數據和區塊鏈的一次合作確保了:

  • 由于網絡架構難以偽造或更改,因此大數據安全性。

  • 更好的數據結構,使分析和使數據的意義成為可能。

從本質上講,區塊鏈和大數據之間的連接使得數據易于讀取和安全;很多數據安全噩夢將消失 增加對知識圖的關注

根據 Gartner 的數據,知識圖表是彌合 人與機器之間 差距的五大新興技術趨勢之一。

隨著大數據的不斷擴展,這些數據變得越來越難以分析和理解。

這就是知識圖的用向。

知識圖是對象、概念和事件的相互關聯的描述的集合,通過鏈接和語義元數據幫助為數據創建更好的上下文。這樣可以輕松分析、集成、共享和統一數據。

知識圖在資源描述框架 (RDF) 中表示,提供了一個框架,允許輕松表示各種類型的數據、可互操作且標準化。

根據 數據多樣性 ,知識圖的一些用例包括:

  • 幫助捕獲跨許多不同的概念的數據資產。

  • 協調捕獲的數據并標準化數據分類。

  • 通過統一捕獲的數據來顯示關系。

簡單地說,使用知識圖將簡化大數據的使用和分析,幫助捕獲許多不同的數據集,協調它們,并以易于理解的方式呈現它們。

4. 以數據為燃料的健康革命

一場由大數據推動的健康革命即將發生,我們早在2021年就可以開始看到它。

雖然衛生技術在不斷進步,但2020年,特別是COVID-19大流行,突出表明需要采取不同的方法解決健康問題。

大數據正越來越多地用于嘗試尋找解決健康挑戰的解決方案,我們開始看到這些努力的結果。

就在最近,谷歌的深度學習計劃Deepmind實現了 巨大的飛躍 ,該飛躍可能使醫療保健在很長一段時間內實現革命性變革:

通過AlphaFold計劃,它解決了生物學中最大的挑戰之一:它成功地從氨基酸序列中確定了蛋白質的3D形狀——在科學家預計解決方案之前幾十年,它優于其他100個團隊,解決了一個50歲的生物學問題。

Deepmind 的 AlphaFold 由于數據大,提前幾十年解決了這個問題:通過向它提供大約 170,000 個蛋白質結構的數據庫,為它喂了蛋白質結構挑戰,它比預期的要準確得多地解決了這個問題。

5. 更多地依賴大數據應對氣候變化

氣候變化一直被列為世界頭號問題之一,聯合國將氣候變化被列為2020年世界頭號挑戰。

由于導致氣候變化的行動與這些行動產生的經濟利益之間有著強有力的聯系,氣候變化仍然是一個重大挑戰。

雖然過去已經采取了若干行動,但2021年可能會更加注重利用數據應對氣候變化。

大數據分析可用于收集實時數據,以了解氣候變化的應對和氣候行動帶來的討論,從而便于更好地應對氣候變化。

此外,投資者和消費者對于他們使用的商品的信息很少,這使得有氣候意識的消費者很難理解某些產品的生產過程如何導致氣候變化 — — 對其中的理解有助于影響支持哪種產品的選擇。

結論

我們幾乎沒有觸及大數據能夠達到的面。在 2021 年,您可以看到更多實際的大數據應用,以解決人類面臨的一些最大問題。以上是 2021 年應密切關注的五大數據趨勢。

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