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2025年大数据分析发展的预测

来源: 时间:2019-03-08

事实证明,2001年的人工智能和大数据的应用和发展并不被人关注,而到2025年将成为主流应用。调研机构IDC公司研究小组的专家指出,全球每年将产生数量惊人的163 泽字节的数据,一泽字节是一万亿个GB,从这个角度来看,到目前为止,人们每年还没有充分利用35泽字节的数据。尽管如此,世界上90%的数据都是在过去的两年里创建的,而这来自数据生产的强大动力。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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全球每天的互联网搜索、点击、分享、喜欢和刷卡都会产生大约2.5艾字节的数据。这仅仅是由于物联网推动的。IDC公司预测,到2025年数据量将增长10倍。还有一点值得考虑的是人工智能等技术将如何演变以及它将如何与所有这些新信息相结合。

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所有这一切对营销人员来说都特别重要,因为它是大规模信息生成和技术的交叉点,人们希望知道2025年大数据分析会是什么样子。以下对大数据发展进行一些预测,以及它对营销意味着什么。IDC公司的研究论文《数据时代2025》揭示了这些见解。

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机器的应用将会兴起 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

更重要的是,企业的业务将随着人工智能的应用而发展。IDC公司预测,到2025年,全球60%的数据将由企业管理。这不仅仅是个人信息,也可能是生命关键数据,将涉及人们日常生活的一切,无论是医疗解决方案,还是全球食品供应计划,甚至是道路交通状况。 可思数据-人工智能资讯平台

这其中的原因与物联网、机器学习和嵌入式系统等技术的进步有关。机器和人工智能将提供能力和操作结构,以支持IDC公司预测的人们每年产生的163泽字节的信息。显然,这意味着云计算将与正在生成的数据一起增长,机器学习将进一步承担解释所有数据的负担。 可思数据-人工智能资讯平台

关于分析,最终的预测是受到分析的全球数据将增长50倍,其中四分之一将是实时生成。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

减少物理基础设施的建设 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

在此基础上,到2025年,云计算技术的迅速兴起和发展将进一步在数据管理中发挥关键作用。它甚至可能是数据管理的关键所在。考虑一下云计算目前管理的所有资源。这些包括:

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虚拟网络信息

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库存和货件跟踪 可思数据

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社交渠道数据

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此外,还有更多资源。此时,即使IT基础设施也可以存在于虚拟状态,因此关键是要对大数据管理采取全面的方法。云存储现在实现了这一目标,并且只有当现场物理基础设施进一步减少,虚拟技术几乎完全控制了数据,人们越来越依赖用于管理数据的数字工具时,才会得到改善。 内容来自可思数据

无服务器计算 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

在相对较短的时间内,人们看到了从现场进行大数据管理和处理到基于云计算平台的兴起,以及大规模外包数据管理的能力的演变。然而,最近人们看到了一种被称为“无服务器计算”的趋势的兴起,而且这种趋势也将持续到2025年。

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亚马逊公司在2014年推出AWS Lambda平台时,无服务器计算的概念首次出现在大范围内。许多设计人员喜欢采用无服务器计算,因为它提高了应用程序的可扩展性,通过消除基础设施问题提高了开发人员的效率,当然还有这个平台的成本优势,而不是托管服务器集群。到目前为止,无服务器架构比托管服务器系统花费的时间更少,并且还提供容错功能,因此不需要更多的管理人员进行处理。 可思数据-人工智能资讯平台

人们期望的是,随着无服务器技术的发展,数据科学也将随之发展。这将解决现代企业在数据管理方面的一些基本问题。无服务器会降低企业的大数据解决方案成本吗?它会降低企业的运营成本吗?监督这些平台需要哪些技能?了解无服务器的发展才能回答这些问题。

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但有一点可以保证:就像无服务器允许开发人员更好地管理代码一样,它也可以让企业更好地管理大数据。如今正在朝着这个方向发展,所以到2025年,无服务器数据管道的普遍存在将大大降低运营成本,而不是人们现在看到的云计算技术和托管服务器集群。

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最有趣的是,当企业将它与机器学习的进步结合起来时,人们所关注的是能够以成本更低的方式控制和管理大量数据,并使用人工智能引擎来承担分析所有数据的工作负担。从这个意义上讲,到2025年,营销人员可以期望使用比以往任何梦想更强大和更有效的分析能力。

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结论 可思数据

对大数据的误解是,价值在于收集大量信息并对其进行解释。事实并非如此。最终价值来自于企业在分析此类数据后采取的具体行动。如果上述见解有助于突出显示任何内容,那么在2025年,人工智能将在帮助企业筛选通过无服务器计算存储的大量数据湖,并帮助人们在有效使用方面发挥关键作用。

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因此,未来的发展并不是大数据,而是商业智能,以及如何将所有信息应用于增加组织的利益。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络


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