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2016年大数据产业发展总结及发展趋势分析
来源:腾讯新闻 时间:2017-01-14 15:41

继物联网、云计算后,大数据浪潮席卷全球各行各业,逐渐成为一种新的生产力,新技术与应用的不断涌现,正加速“大数据”时代的到来。弗雷斯特研究公司的研究人员发现,“2016年,近40%的公司在实施大数据技术,并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。”

2017年大数据行业的发展将会呈现哪些特征?腾讯财经大数据频道从技术、应用、安全以及资本四大方面进行初步预判。

大数据技术崛起

来自于大数据技术本身的突破包括:

机器学习继续成智能分析的核心技术。随着大数据分析能力的不断提高,很多企业开始投资机器学习(ML)。高德纳咨询公司(Gartner)称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统。

基于云的数据分析将获得更多关注。将数据分析业务迁移到云端可以加速企业采用最新的技术能力,并实现数据资源到行动计划的快速转变。数据分析业务转移到云端之后,企业的运营和技术维护成本也将削减不少。

Hadoop的应用领域将更加广泛。将会有越来越多的企业选择采用Hadoop和其他类型的大数据存贮架构,相应的,分包商们也将为业主提供更加有创新功能的Hadoop解决方案。当Hadoop架构占据有利地位时,企业使用高级分析方法所处理大量数据可以为盈利决策找到宝贵信息的金矿。

开源成大数据技术生态主流。Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现,预计到今年年底,近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特研究公司(Forrester)的研究显示,Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示,2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用,并寻找方法来提高处理大数据的速度。

区块链激活下的智能合约。最知名的智能合约平台Ethereum是一个分散性的平台,专门为完全按程序运行,不会出现任何诈骗、审查以及第三方干涉的应用软件服务。尽管Ethereum还是一个初期平台,并在‘involuntary hard forks’上遇到了一些困难,但在像Ethereum这种平台上链接不可逆的智能合约机遇巨大。许多初创企业正在开发类似的平台,比如Synereo、Maidsafe和最新的Ardor。它们都在试图建立分散性互联网模式。2017年,这些平台在成长的同时,也会见证它们所遇到的一些问题。然而,分散性互联网的科技正在缓慢发展,智能合约将成为区块链2.0时代的一个重要组成部分。

大数据杀手级应用

在信息时代发展相对较为迅速的这几年,大数据已经成为众多企业青睐的商业运营技术,不管是在企业的前期计划、管理组织方面,还是在企业的领导控制和产品的推广创新方面,大数据都得到了广泛的应用,也更好的帮助企业决策人在管理企业的过程中拥有更强的决策洞察力。

数据科学驱动的医疗保健行业。2015年,数据科学家帮助预测了西尼罗河病毒在美国的进一步爆发,准确率高达85%。在2016年早些时候,一个科学家团队开发了一套可以预测蝙蝠携带埃博拉病毒几率的模型。随着电子医疗保健档案应用的崛起,我们所用的数据量已经达到了历史最高水平。虽然大量的数据同时具有好处和不足,2017年,将有很多获利机会留给那些尝试解码这些数据的科学家们。

政府大数据发展迅速。2017年政府面临着改善服务交付和节约成本的持续压力。数字平台既省力,又对以用户为中心的设计起到了帮助作用。这些平台提供如支付、身份管理和验证等服务,可用应用服务和通知(例如,SMS和电子邮件)是在跨多个领域被经常使用的。从全球来看,政府正在利用平台的方式来简化流程、提高公民交互和降低支出。

每一个APP都将一定程度上应用AI企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为,为用户提供个性化的服务。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说:“未来10年,几乎每个app,每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。”

大数据自助服务方案将推动大数据应用。自助式的大数据分析使企业将其数据转为利益变得可能,并运用这种洞察力改善其业务能力。这种方案不需要好几个月的悉心计划,也不需要开发一个IT设备。你仅仅需要连接你的数据源,然后继续工作。这些平台拥有灵活而短暂的安装过程,能够为中小型企业带来更多生产力。世界上大约有12.5亿中小型企业,因此这将是一个巨大的市场。不论是何种数据、结构如何,都可以帮助公司实现数据装备的大数据自助式分析,因此也能够在2017年成为大数据应用的杀手级应用。

大数据安全隐忧

将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息,企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击,以减少攻击造成的损失。一些公司正将其安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(例如,Hadoop)结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。

大数据的安全和隐私持续令人担忧。安全隐私成为现在阻碍大数据发展的几乎是唯一的一个制约因素,这样一个担忧使得数据的开放步伐放慢,使得大家对大数据的深度应用可能会带来负面价值等令人产生担忧,其实对安全的担忧成为我们对大数据发展的重要威胁,这是需要解决的一个问题。

政府的力量和法规合规性的力量来推动大数据的发展。几乎所有互联网经营者和个人移动终端设备生产企业都建立了自己的数据库。因此,如果互联网经营者和个人移动终端设备生产企业将数据库的信息用于商业目的,或者将自己数据库的信息用于分析并且公开分析报告,那么,有可能会导致消费者的个人信息被泄露。因此,国家立法机关应当针对数据库建立以及数据库使用制定专门的法律规则,对数据库经营者使用消费者信息做出限制性规定,对数据库经营者发布消费者的消费报告制定明确的规则。只有这样,才能确保消费者的利益不受损害,也只有这样才能从根本上保护个人隐私。

大数据资本市场

2016年大数据产业发展如火如荼,笔者认为2017年大数据产业发展存在重大机遇同时也将面临极大挑战,大数据是我国的战略性新兴产业,发展预期也被投资界持续看好。据不完全统计,截至2016年10月底,2016年中国大数据行业有184家企业获得投融资。拥有数据源的大数据公司,将在行业内愈发扮演举足轻重的角色。它实现了社会各领域全行业数据的整合,带动硬件生产商按照数据采集、传输、存储之需求供给服务器,促使软件商研发匹配的数据预处理、分析挖掘、大数据可视化等软件产品,同时,激发变现大数据交易融通的新思维。因此,是否拥有数据源、数据源保有量以及开发利用水平,成为决定大数据公司未来发展前景、是否具备可持续市场竞争力的关键。

数据管理供应商Reltio公司首席营销官RamonChen说,“毫无疑问,人工智能、机器学习、深度学习等新技术得到了企业的关注。”所有交易的关键驱动因素是对人工智能专家的需求。“由于被收购的大多数初创公司的运营历史很短,这些举措是尽可能招募到数量有限的人工智能专家。”他说,并预计在未来一年,行业厂商将会开展更加积极的并购活动。

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