大數據的發(fā)展前景怎么樣？針對這個問題，今天小編總結這篇有關大數據的文章，可供感興趣的小伙伴們參考借鑒，希望對大家有所幫助。

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一、企業(yè)利用現有技術更好的利用已有數據

 

企業(yè)創(chuàng)建新的數據池，開發(fā)更好的技術來理解研究結果，將看到人工智能前所未有的真正價值。目前，企業(yè)使用的內部數據不到所有數據的20%，但通過新的人工智能功能，剩下的80%未開發(fā)的數據將是可用的，并且更容易理解。先前無法解決的問題將有顯著的改善，有助于推動行業(yè)和社會的巨大變革。

 

二、不再需要大量的大數據集

 

將不再需要大量的大數據集來訓練人工智能算法。在以往，數據科學家需要大量數據對人工智能模型進行準確的推斷。人工智能的進步使我們能夠以更少的數據獲得類似的結果。

 

三、內存技術的采用率升高

 

到2020年，隨著數字轉型推動企業(yè)大規(guī)模進行實時數據分析和決策，內存技術的采用將繼續(xù)飆升?，F在必須將實時數據流中的異常讀數與數據池中存儲的特定引擎的歷史數據進行比較。目前，唯一經濟有效的方法是使用內存中的數據集成中心，它基于一個內存計算平臺，比如集成了ApacheSpark、Apache Kafka，而像Hadoop這樣的DataLake存儲……隨著數據集成中心在企業(yè)中的不斷擴展，2020年有望成為采用內存計算的關鍵一年。

 

四、大數據前景會更好

 

到2020年，人類產生的數據量將達到驚人的44ZB。大數據的前景絕不僅僅來自于擁有更多的數據以及更多的數據來源，而是通過開發(fā)分析模型來更好地洞察這些數據。所有的工作都是為了推進分析、人工智能和建模語言的工作

 

由于公共云已經完全改變了軟件交付和貨幣化的方式，專業(yè)人士預測到2020年，開放式采購新的破壞性數據技術的時間將結束?，F有的開源軟件將繼續(xù)運轉，但建設者或用戶沒有動力選擇開源而不是開放服務來提供新的數據產品。具有諷刺意味的是，易用性推動了開源浪潮，并易于采用開放服務，這將導致開放源代碼消亡，尤其是在數據管理等領域。像過去十年是開放源代碼基礎設施的時代一樣，未來十年屬于云中的開放服務。

 

以上就是大數據的發(fā)展前景的詳細內容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關內容，歡迎關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊！

當前名稱：大數據的發(fā)展前景怎么樣？
文章網址：http://jinyejixie.com/article34/iihcpe.html

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