早在早期， 大數據 沒有我們現在知道的那麼大。 曾經有一段時間，只有大公司才能負擔得起其背後的技術。 但時代已經變了，大數據的發展速度令人難以置信，小型企業也能從中受益。
如今，在一些人的幫助下 人工智能、物聯網和雲，大數據已經從流行的 IT 趨勢發展成為公司開展業務的一部分。 如果說 2015 年大數據的採用率為 17%，那麼到 2018 年就達到了 59%，而且這個數字只會越來越大。 但在深入探討 2019 年初出現的大數據趨勢並將在今年下半年繼續獲得越來越多的興趣之前， 一個簡短的歷史 了解大數據如何成為現在的業務支柱是必要的。
什麼是大數據？
大數據描述了每天淹沒公司的大量結構化和非結構化數據。 然後可以分析大量信息以獲得洞察力，從而改進有關公司下一步業務活動的決策和戰略。 一個完美的例子是 戰略計劃管理軟件 這使公司能夠預測他們的計劃是否會在預算內按時完成。 企業還可以確定這些舉措是否正在影響目標 KPI，並提供削減表現不佳項目所需的洞察力。 這使公司能夠解決問題並提高績效。
大數據的概念並不像某些人想像的那麼新，因為收集和存儲大量信息以進行分析的想法後來已經存在了幾十年。 然而，現在所熟知的“大數據”一詞相對較新。 在 2000 年代初期，大數據被定義為“三個主要的V🇧🇷
- 容量: 公司從各種來源收集數據，其中一些仍然具有未知的價值，例如社交媒體，而另一些則提供準確的信息，例如商業交易。 雖然在過去，存儲如此海量的數據是一個相當大的問題，但隨著技術的進步，這樣做變得更加容易。
- 速度： 數據生成速度很快，有些信息幾乎必須立即處理，因為產品需要實時調整和運行，需要不斷評估和適應。
- 品種： 數據來自各種來源，可以是結構化的也可以是非結構化的。 如果在過去，應用程序分析的唯一來源是電子表格和數據庫，那麼現在，信息以各種形式出現，從電子郵件到照片、PDF 和音頻。
儘管有這個名字，但大數據的重要性並不在於它的數量，更準確地說，在於它是如何處理的。 數據可用於尋找降低成本和時間的解決方案，生成 定制軟件開發 並做出明智的業務決策。 當這些信息與強大的分析工具相結合時，它可以對公司的戰略舉措產生重要影響。 隨著新技術的出現，大數據肯定會不斷改變業務的運作方式。
用於機器學習的物聯網數據流
使用物聯網 (IoT) 將機器學習和流分析結合起來的努力也將在 2019 年繼續進行。 主要目標是對各種情況提供更可調整和正確的反應，特別是在與人類交流時。
正如我們現在所知，機器學習，使用特定數量的存儲數據，目的是在受控環境中進行訓練。 在新模型中，開發人員的目標是從物聯網流式傳輸數據，以在受控較少的環境中提供實時機器學習。 但是這個過程需要更複雜的算法，因為機器學習可以訓練系統提供更準確的結果預測。
以汽車行業大數據為例，不斷重塑。 雖然大數據以前用於改善潛水員體驗、安全和減少碳排放，但現在它可以用於 自動駕駛汽車的基礎. IoT 簡化了數據共享和接收的方式，提供了使汽車更加智能化並最終幫助開發全自動駕駛汽車的可能性。 隨著技術的進步，車輛將能夠收集有關地圖、路線、道路上可能出現的障礙物、發動機狀態和輪胎壓力的數據。 物聯網將允許車輛彼此共享有價值的信息，以幫助確保乘客的安全。
人工智能平台
從近期發展來看，2019年人工智能三大趨勢值得關注：
- 人工智能助手： Alexa 和 Siri 已經存在相當長一段時間了，近 50 萬美國成年人在家中擁有智能音箱，但事情並沒有就此停止。 虛擬助理能夠執行大量操作，並且 他們只會變得更加先進，因為它們繼續與物聯網設備集成。
- 人工智能驅動的搜索： 人們經常使用他們的虛擬助手為他們運行在線搜索。 如果他們沒有提供準確的結果，就會對虛擬助手和搜索引擎產生負面影響。 搜索結果不准確的最常見原因之一是人們說的和打的不一樣。 通過使搜索引擎適應更長的口語短語和不同的口音，結果可以更加精確。
- 聊天機器人： 社交媒體平台和電子商務網站已經包含具有客戶服務功能並可以幫助用戶滿足其特定需求的機器人。 隨著越來越多為公司創建機器人的新業務不斷湧現，這種情況只會在整個 2019 年繼續增長。
混合雲
對於擁有和使用智能手機的任何人來說，“雲”一詞不再是什麼大新聞。 但是在雲架構方面出現了一種新趨勢，即混合雲。 簡而言之，混合雲旨在將組織的私有云（在本地存儲安全數據）與租用公共雲的可能性結合起來，公共雲可用於存儲不需要太多安全性的大容量項目。 這使企業能夠從私有云和公共雲的優勢中受益。
混合雲的最大好處之一 是性價比。 增加本地雲容量的成本（有時可能意味著構建全新的數據中心）可能非常高。 通過租用公共雲，公司可以在其中存儲非敏感數據，例如電子郵件廣告、備份和存檔數據，組織成本可以顯著降低。 通過這種方式，公司可以使用現收現付服務並消除大筆金融投資的需要。
靈活性是混合雲的另一個好處，使組織能夠將資源從私有云轉移到公共雲並返回。 在開發和測試方面，混合雲允許開發人員在沒有 IT 運營干預的情況下啟動新的 VM 和應用程序，以及將部分應用程序擴展到雲中，以更好地處理峰值處理需求。 雲還提供各種其他服務，例如商業智能、分析和物聯網，使公司能夠從中受益，而無需單獨構建它們。
量子計算
研究表明每天會創建約 2.5 艾字節的數據，而且數字只會繼續增長。 存儲和分析如此大量數據的解決方案似乎是量子計算。 這不僅提供了存儲數據的方法，而且還可以提高分析速度，因為計算機不需要檢查整個數據集來搜索必要的數據。 考慮到技術發展的速度有多快，量子計算時代可能不會那麼遙遠。 72 量子位處理器 僅在去年創建，而在 2017 年，一台具有四分之一功率的計算機被認為是一個遙遠的夢想。 考慮到一台 300 量子比特的計算機將比世界上所有連接在一起的計算機更強大，大數據處理和分析的未來似乎非常光明且非常接近。
通過將量子計算與人工智能相結合，數據科學家可以分析現在不太容易搜索的模式。 這可能會促進各個行業的發展，例如醫療行業，研究人員已經在使用 AI 來加快癌症研究。 這可以通過量子計算更有效地完成。
隨著技術的不斷進步，大數據將繼續在公司開展業務的方式中發揮更重要的作用，以滿足客戶需求並跟上競爭步伐。 貫穿今年趨勢的最終目標是創建更智能的解決方案，以簡化業務流程，同時保持時間和成本效益。
