云计算大数据技术趋势(大数据下的云计算)

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一、大数据的前景展望方向

大数据的前景如下：

劳动力市场的需求

随着数字时代的到来，各行业对大数据技术的需求不断增长增加。企业需要利用大数据技术进行市场分析、用户行为预测、风险评估等，做出更好的战略决策。政府机构还需要大数据技术用于公共管理、安防监控、建设智慧城市等。

此外，金融、医疗、零售、物流等行业对大数据的需求也很高——数据技术。据国内外研究机构预测，大数据领域岗位的就业需求持续呈现快速增长趋势。

发展前景与趋势

行业需求持续增长：随着数字化转型的加速，各行业对大数据的需求将持续增长。从传统行业到新兴行业，都需要依靠大数据来优化运营、提高效率、创新商业模式。

加速技术创新：大数据技术本身也在不断发展和创新，例如在人工智能、机器学习、云计算等领域不断进步。新技术的运用将为大数据带来更多可能性和机遇。

数据安全和数据保护：随着大数据应用的普及，数据安全和数据保护也成为重要问题。因此，对相应安全技术以及法律法规的需求逐渐增加，为大数据领域带来新的发展方向。

全球竞争与协作：大数据技术已成为国际上最热门的领域一。世界各地的企业和研究机构都在积极投入研发和大数据应用，为国际交流与合作创造了巨大机遇。

大数据的定义

定义

“大数据”研究机构Gartner给出了这个定义。大数据需要新的处理模式具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究院的定义是：数据规模如此庞大，其收集、存储、管理和分析远远超出传统数据库软件工具能力的数据集合。它具有四个主要特点：数据流动快、数据类型多样、价值密度低。

大数据技术的战略重要性不在于掌握海量数据，而在于对这些有意义的数据进行专业处理。换句话说，当大数据比喻为一个产业时，这个产业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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二、大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景

大数据未来的发展趋势主要包括以下几点：趋势一：数据资源化

什么是资源化，是指大数据已经成为企业和社会关注的重要战略资源，已经成为企业和社会关注的重要战略资源。成为大家争相争夺的新焦点。因此，企业必须提前制定大数据营销战略规划，以抢占市场先机。

趋势二：与云计算深度融合

大数据离不开云处理。云处理为大数据提供了弹性、可扩展的基础设施，是产生大数据的平台之一。自2013年以来，大数据技术开始与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系将更加紧密。此外，物联网、移动互联网等新兴计算形态也将助力大数据革命，让大数据营销发挥更大影响力。

趋势三：科学理论突破

随着大数据的快速发展，就像计算机、互联网一样，大数据很可能成为新一轮的技术革命。随后数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术的兴起，可能会改变数据世界的很多算法和基础理论，实现科技突破。

趋势四：数据科学与数据联盟的建立

未来，数据科学将成为一门专门学科，并被越来越多的人认可。各大大学都会设立专门的数据科学专业，这也将创造一些与之相关的新就岗位。同时，在数据基础平台的基础上，还将建立跨领域的数据共享平台。后期，数据共享将延伸到企业层面，成为未来行业的核心部分。

趋势五：数据泄露猖

除非数据能够从源头保证安全，否则未来几年数据泄露的增长率可能达到100%。可以说，未来每家世界500强企业，无论是否采取了安全防范措施，都将面临数据攻击。所有企业，无论规模大小，都需要重新审视当今安全的定义。在财富500强企业中，超过50%的企业将担任首席信息安全官。企业需要从新的角度保护自己和客户的数据。所有数据在创建之初都需要安全，而不是在数据存储的最后阶段。事实证明，仅仅加强后者的安全措施是无效的。趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务绩效。当“数据资产是企业的核心资产”的理念深入人心时，企业将对数据管理有更加清晰的定义。将数据管理视为企业的核心竞争力，持续开发、战略规划和利用数据资产，成为企业数据。管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增速、销售收入增速显着正相关；此外，对于具有互联网思维的企业来说，数据资产竞争力占比为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务绩效。

趋势七：数据质量是BI（商业智能）成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将脱颖而出。挑战之一是许多数据源带来了大量低质量的数据。为了取得成功，公司需要了解原始数据和数据分析之间的差距，以消除低质量数据并通过BI实现更好的决策。趋势八：数据生态系统的复杂性日益增加

大数据的世界不仅仅是一个单一的、庞大的计算机网络，而是一个由大量活跃组件和多样化参与要素组成的生态系统。终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、接触点服务、数据服务零售商等由一系列参与者共同构建。生态系统。现在，这样一个数据生态系统的基本雏形已经形成，下一步的发展将趋向于系统内部角色的细分，即市场细分；体制机制的调整，即商业模式的创新；体系结构的完善。调整，即竞争环境的调整等，从而逐渐增加数据生态系统的复杂性。