2022年及以后大数据的5个当前趋势
大数据世界在不断变化和发展，2021 年也不例外。展望 2022 年，组织在大数据方面应注意四个主要趋势：云计算、人工智能、自动化流分析和边缘计算。这些趋势中的每一个都将继续影响公司在未来几年使用数据的方式。
随着技术的发展，每天收集的数据量呈指数级增长，而且短期内没有放缓的迹象。我们应该期望在未来分析大数据，因为企业正在更密切地关注使用它来保持竞争力。这篇文章概述了 2022 年及以后大数据的五个当前趋势。
1. 流分析的兴起
流式分析是数据分析的新趋势，在过去几年中越来越受欢迎。它基于这样的想法，即可以在实时数据进入时对其进行分析，而不是等到所有数据都已收集完毕。流分析的兴起可归因于三个重要因素。首先，越来越多的组织正在将他们的业务转移到网上，并且大量的业务是在网上进行的。这意味着比以往更多的公司可以实时访问数据。其次，产生的数据量在过去十年中呈指数级增长。
- 计算能力的提升
- 数据存储技术的进步
- 消费者使用的技术变化
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
- 他们可以解释它的准确性
- 他们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一蹴而就。这是一个渐进的过程，已经在许多行业开始，包括金融、医疗保健、保险和电信。企业可以使用 AI 工具来： 自动化和扩展业务流程，以便更快、更高效地完成业务流程。通过回答问题、帮助解决问题并在问题出现之前解决问题来提供更好的客户服务。
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(IoT) 设备的日益普及。
对于如此多的连接设备，从一个集中区域管理所有数据是一项挑战。这就是为什么许多小型企业开始构建或使用可以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允许用户在本地运行应用程序，而不是将它们发送回云端。
4. 自然语言处理的成长
自然语言处理是大数据中最流行的趋势之一。该技术是人工智能的一部分，旨在发展人与计算机之间的通信。自然语言处理使用各种算法来读取、解码和理解人类语音。
两种最常见的算法类型是深度学习和机器翻译。自然语言处理 (NLP) 算法技术需要语法规则来识别每个句子并从中获取数据。
5. 对云存储的强烈依赖
云存储是一种可行的数据解决方案，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，如果您使用许多云存储服务，可能很难跟踪所有服务。然而，云存储仍然是大数据最流行的趋势之一。如今，人们更关心谁访问了他们的信息，而不是他们的信息存储在哪里。
尾注
随着大数据的趋势每天都在变化，企业需要适应新技术以赶上并领先于竞争对手。我们上面分享的趋势列表可以帮助企业和个人掌握趋势。
