大数据技术的发展方向有哪些?

1. 大数据技术的发展方向有哪些?

1、在大数据采集与预处理方向
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大数据存储与管理方向
这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
3、大数据计算模式方向
由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
4、大数据分析与挖掘方向
在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等。

2. 大数据的发展趋势有哪些？

——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
大数据与AI、5G、IoT等应用为公有云创造了巨大的需求，扮演着大数据基础设施服务提供者的角色，在大数据核心诉求的存储和计算能力上给予不可或缺的支撑。
大数据又赋能公有云行业的发展，将更好地参与到行业应用与数据变现的发展，催生大量的行业应用，为云服务未来扩充发展提供想象空间。积极的国家政策将持续推动各行业企业积极上云，拥抱数字化转型，公有云服务应用场景特别是数据应用不断拓宽。
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%。
2012-2018年中国公有云市场规模统计及增长情况



数据来源：前瞻产业研究院整理
IT基础设施建设日益完善，服务质量持续提升，中国公有云市场有望迎来更广阔的发展空间。在大数据市场，PaaS市场保持稳定增长，而私有化大数据平台因为提供服务仍然是各家大数据企业的主要收入来源。
5G将成为物联网增长的引爆点，将催生出新的业态和独角兽企业
5G的低延时、高速率、高容量等特性，将使物联网设备安装数量呈现爆发式发展，一批“未来感”十足的物联网应用正从概念变成现实，在孕育庞大市场的同时，也酝酿着物联网产业的一场深刻变革。IoT所产生巨量数据，既是数据应用的重大挑战，也是大数据产业发展的巨大机遇。
5G技术主要特点分析情况



资料来源：前瞻产业研究院整理
不断增长的物联网热潮正在吸引大量投资和技术突破。更多企业将抓住机会提供更好的物联网解决方案，并将带来更多收集大量数据、管理和分析数据的方法。未来，5G加持下的IoT将产生众多的独角兽企业。
单一大数据平台正向大数据、人工智能、云计算融合的一体化平台发展，中国在一体化大数据平台自主技术创新上独辟蹊径，取得突破
目前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。传统的单一大数据平台已经无法满足用户的应用需求，而将大数据、人工智能、云计算融于一体的大数据分析平台，将成为一个联系IT系统与从员工、客户、合作伙伴、社会，到设备的一个全生态的核心系统。
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。
2015-2018年中国人工智能产业市场规模统计情况



数据来源：前瞻产业研究院整理

3. 大数据的发展趋势是什么

1、数据管理仍然困难
大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说，从不同的孤岛收集数据可能很困难，因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。
2、数据孤岛继续激增
这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。
由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。
3、流媒体分析突破之年
组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。
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4. 大数据的发展趋势是怎样的?

5. 大数据技术发展方向如何

产业发展现状
1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域
——大数据产业规模：2021年超过800亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。
——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主
从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，
CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。
CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。
2、细分市场一：金融大数据
——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升
从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。
近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。
——金融大数据应用场景
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。
3、细分市场二：政府大数据
——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升
从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。
4、细分市场三：互联网大数据
——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升
在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。
2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。
注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。
——互联网大数据应用场景
在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

6. 大数据技术发展方向如何?

1、在大数据采集与预处理方向
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大数据存储与管理方向
这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
3、大数据计算模式方向
由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
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7. 大数据主要发展趋势

趋势一：提升企业竞争力随着互联网时代的飞速发展，大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素，同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源，只有掌握了大数据，才能有效地控制资源。
趋势二：有效促进技术创新目前,它主要是由开源的,和一个大数据技术框架系统集成多种技术和架构不断形成,因此有必要打造出自主创新和开放源码的组合可供企业使用的新的大数据技术开发的模式。
趋势三：促进其他行业的发展借助强大平台，大数据开发运维一体化模式快速发展，不断更新，使大数据的使用效果更加清晰这一显著的提升在一定程度上促进了大数据的发展。
趋势四：展现数据资产的价值在我国未来的发展中，受到不同类型和形式的码头的影响，使网络功能不断丰富，积累了丰富的数据资产，形成了互联网数据的社会。因此，企业在发展中合理运用大数据挖掘技术，可以展示数据资产的价值，从而支持自身的发展。
趋势五：价值链更加完善，突出优势利用大数据技术，可以在改造传统价值链的同时，从最初的生产驱动到需求驱动。该企业通过了研究开发、设计、生产等环节完善价值链，提高产品服务水平能力，显示其智力和灵活性的发展优势。

8. 大数据技术的发展方向如何?

1、在大数据采集与预处理方向
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大数据存储与管理方向
这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
3、大数据计算模式方向
由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
4、大数据分析与挖掘方向
在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等。
5、大数据可视化分析方向
通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究，试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中，各种可能相关的商品也将会不断出现。可视化工具Tabealu的成功上市反映了大数据可视化的需求。
关于大数据技术的发展方向如何，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。