随着技术的发展，收集的数据量呈指数级增长，而且在短时间内没有放缓的迹象。企业正在致力于利用大数据分析来保持竞争力。以下概述了2022年及以后大数据的5个发展趋势。
大数据的世界正在不断变化和发展。展望2022年，企业在大数据方面应该注意四个关键趋势：云计算、人工智能、流分析自动化、边缘计算。这些趋势都将在未来几年继续影响企业使用数据的方式。
随着技术的发展，收集的数据量呈指数级增长，而且在短时间内没有放缓的迹象。企业正在致力于利用大数据分析来保持竞争力。以下概述了2022年及以后大数据的5个发展趋势。
1、流分析的兴起
流分析是数据分析领域的一个新趋势，在过去几年中越来越流行。它基于这样一种理念，即实时数据可以在传入时进行分析，而不是等到所有数据都收集完毕后才进行分析。流分析的兴起可以归因于一些重要因素：首先，越来越多的企业将他们的业务转移到网上，大量的业务是在网上进行的。这意味着比以往任何时候都有更多的企业可以实时访问数据。其次，在过去十年中，产生的数据量呈指数级增长。
(1)计算能力的提高.
(2)数据存储技术的进步。
(3)消费者使用的技术的变化。
2、人工智能驱动的大数据的出现
人工智能驱动的数据是下一代大数据。以下因素将影响人工智能驱动的大数据的出现：
数据量
人工智能工具处理数据的速度
理解数据的准确性
人工智能可以提供的自动化程度
这种从人类智能到机器智能的转变不会在一夜之间发生。这是一个渐进的过程，并且在许多行业组织中已经开始这个过程，包括金融、医疗保健、保险和电信。企业可以使用人工智能工具自动化和扩展业务流程，这样它们就可以更快速和有效地完成工作。通过回答问题，并在问题出现之前解决问题，为客户提供更好的服务。
3、边缘计算的发展
边缘计算是在网络边缘或设备本身而不是在集中位置处理数据。边缘计算的增长主要是由于物联网设备的日益普及。
在采用大量物联网设备的情况下，从一个集中区域管理所有数据是一项挑战。这就是许多中小企业开始建立或使用能够处理边缘计算的第三方网络的原因。例如，小型企业仪表板软件使用户能够在本地运行应用程序，而不是将它们发送回云中。
4、自然语言处理的发展
自然语言处理是大数据领域最流行的趋势之一。这项技术是人工智能的一部分，用于开发人类与计算机之间的通信。自然语言处理使用各种算法来阅读、解码和理解人类语言。
最常见的两种算法是深度学习和机器翻译。自然语言处理算法技术需要语法规则来识别和获取每个句子的数据。
5、高度依赖云存储
云存储是数据的可行解决方案，但它有一些缺点。对于大型或极其敏感的数据，它并不总是最佳选择。此外，如果企业正在使用许多云存储服务，那么很难跟踪所有的云存储服务。然而，云存储仍然是大数据领域最流行的趋势之一。如今，人们更关心的是谁访问了他们的信息，而不是他们的信息存储在哪里。
结语
随着大数据的趋势每天都在变化，企业需要适应并采用新技术，致力于赶超并领先于竞争对手。
责任编辑：姜华来源： 企业网D1Net
