FO：8张图片看清10个大数据新趋势｜科技特训营

6月30日，前哨科技特训营和大家一起分享了大数据未来技术与产业交替演进的趋势，对大数据产业短、中、长期的发展格局做了预判，也和大家逐一分析了各家独角兽企业。

国外知名SaaS数据平台FinancesOnline也发布了“2022/2023年10个大数据趋势预测”，分享了不少有价值的干货。

我们今天汇总了这份报告的关键内容，和大家一起看看大数据产业眼下有哪些新趋势，也会和前哨科技特训营的分享做对照，一起看看有什么更值得关注。

1.大数据分析自动化

在商业领域，自动化技术一直备受关注，大数据分析的自动化也始终是业内努力的方向。

 FinancesOnline的报告中提到，48%的高管认为数据分析至关重要，数据分析的需求始终旺盛；全球信息总量每 18 个月增长两次，数据分析的难度在不断增加。

分析 + 自动化 = 运营效率

数据分析自动化会是一场颠覆性的技术革命，终极目标将是分析过程自动化（APA），那时数据可以帮助任何人获得对未来的洞见，提高运营效率，增加投资回报。

前哨科技特训营：我们在分析仓湖一体化技术时也提到过这一趋势，分析自动化必然是巨大颠覆，不过我们判断这不会一步到位，还面临几个技术难题。

2.内存计算（In Memory Computing）

 FinancesOnline预测另一个重大技术趋势是内存计算（IMC）。

由于内存成本持续下降，内存计算已经成为一个非常值得关注的解决方案。

内存计算相当于让硬盘自带计算功能，数据存储与数据计算就能融为一体，允许实时数据扩展，可以解决如今计算机系统的带宽瓶颈。

 FinancesOnline预测，越来越多的企业将会转向内存计算来满足数据处理需求，不过他们也强调内存计算的技术实现可行，但还需要经历很多年发展才能成为未来主流。

前哨科技特训营：内存计算也是我们持续关注的技术，不过它对大数据产业只是技术增强，不会是技术颠覆。

大数据产业底层的企业需要关注这个趋势，如果你的业务主要面对客户提供数据分析，建议等它成熟应用就好。

3.增强分析

 FinancesOnline提出了一个新的技术概念——增强分析，其实就是与人工智能结合的数据分析技术。

随着人工智能技术成熟，数据分析的领域将被进一步拓宽，通过读取上下文得到新的见解成为可能，这项技术将成为不少数据平台的关键技术，预计航空航天、运输等行业都会很快运用这项技术。

报告中一个有趣的点，那就是增强分析的出现会减少企业对数据科学家和分析师的依赖，也就是会替代一部分工作者。

前哨科技特训营：这个趋势概念更像是自动化的前一阶段，如今正在发生中。从人工智能技术原理出发，我们的对FinancesOnline逐个行业落地的判断也表示认同，不过它真的会取代数据科学家吗？有点难哦。

4.自然语言处理和智能语音分析

对话数据能提供有关人们如何与聊天机器人或设备交互的信息，智能语音分析有助于处理这些有价值的数据。

任何人都可以使用语音或文本进行搜索或查询，并提供更复杂的查询和响应。为了扩大其使用和开发，这些分析工具必须更易于访问和用户友好，未来各种自然语言处理和智能语音分析功能将会呈现指数级增长。

前哨科技特训营：自然语言处理和智能语音分析未来必定会成为大数据产业的底层技术。

5.物联网分析集成

 FinancesOnline分享了一个数据，全球将有超过350亿台物联网连接设备，这样的增长将对众多业务活动产生重大影响。

随着物联网传感器数量增加，数据量和数据类型还会暴涨，争取正确处理这些数据会变得至关重要。

大数据技术会与物联网相结合，物联网企业受益于大数据技术，能够提供更多的行业洞见；大数据产业也会受益于物联网技术，引发更多大数据应用出现。

这项创新很可能成为未来几年的客户分析趋势之一。

前哨科技特训营：物联网行业的大数据应用确实还有巨大潜力，其价值在于将先进科技带入到传统产业中。

6.数据即服务

数据即服务（DaaS）是一种基于云的新模式，FinancesOnline预计2023年底，数据即服务市场将达到120亿美元，复合年增长率39%。

以前，处理海量数据是非常具有挑战性的任务，需要有大型计算中心，有丰富的数据资源，有专业的数据人才。随着云计算的普及，这些都不再是问题，数据平台可以将各种大数据获取的见解作为服务向其他企业提供。

前哨科技特训营：数据即服务作为一种新的商业模式，目前还处在探索阶段，面临数据隐私、管理等各方面的问题，直播中我们也跟大家分享了相关解决方案，以及这套服务成立的打法，长期看这里确实有商机可挖。

7.可解释AI

随着人工智能应用越来越深入，机器取代人的担忧已经成为阻碍产业发展的重要问题，根据皮尤研究中心统计，超过70%的美国人担心机器人会接管他们的生计。

 FinancesOnline分析，这种担忧可能是由于1990年至2007年美国工厂约有40万个工作岗位因自动化而损失的历史。

据此他们分析，可解释AI对释放这种担忧非常重要，这项技术为的是训练出一种能被监管的人工智能系统，它为什么判断正确、为什么判断错误都可以被理解并修正。

企业越来越多的应用人工智能系统，可解释AI不但能消除人们对新技术的恐惧，还能让决策者知道各种洞见从何而来。

前哨科技特训营：我们在直播中反复和大家强调，技术一旦导入社会总会经历一个“行为改变-习惯改变-观念改变“的过程，可解释AI或许能加速这一过程，但不会改变这一过程，大数据对人工智能的应用已经开始，未来只会有更多的人工智能出现。

8.大数据安全分析

传统的数据安全策略正在逐渐落伍，新的攻击方式不断出现，Verizon统计72%的数据泄露受害者是大型企业，Cybersecurity Ventures预计每11秒就会发生一次网络攻击。

这就是一类新型大数据安全分析（BI Survey）出现的原因，这种新的安全技术要能够适应不断变化的使用模式，快速、实时地执行复杂、错综复杂的分析。

大数据技术正好就是必不可少的一部分，大数据安全分析的安全协议通过外部威胁情报和人工智能结合，能够更加灵活，不像传统的IT安全软件必须等问题发生后才能获得保护。

前哨科技特训营：新技术成熟的一大标志就是与传统产业的融合，在安全领域大数据、人工智能相结合，未来还会发生很多变革。

9.数据隐私治理

随着数据的价值越来越大，提升数据安全，保护数据隐私的各种法规一个个出台。

FinancesOnline的报告中列举了美国加州的例子，该州出台了美国最全面的隐私法，赋予加州消费者更广泛的权利来保护他们的个人信息:

消费者的个人数据和副本都受到保护

消费者有权要求删除个人隐私信息

消费者可以拒绝将数据出售给第三方

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