大数据的7大趋势-创新互联

机器学习、数据整合和NoSQL只是大数据发展中的一部分。本文将介绍7个重要趋势。

 大数据是大部分数字化机遇的源泉。可以观察到多种趋势。

 如果没有大数据，数字变革简直难以想象。因为只有从数据中获取知识才能使企业变得更敏捷。这里的敏捷能力包含两个含义：根据数据不停的优化现有企业流程，和让更好的流程替换过时的流程。

 不断增长的网络，同时也体现大数据的重要性---考虑一下物联网。这些新的环境和数据为新的业务模式和创造思维，带来了难以想象的可能性，这些都可以从迅猛发展的创业公司中得以验证。

1. 机器助手

 机器学习（或者深层次学习）包含数据的自动收集，存储和分析。并且装备了人工智能，以便于理解数据中的信息，并且识别出内在的联系。

 机器学习尤其适合于设计海量数据分析。“如果是小数据量也许你自己动动笔就可以学习到了”，NorbertWirth 指出。（GFK市场研究机构，数据科学全球主管）

 当走进安全领域，机器学习变得就更加普及。已经有一定数量的项目，就是利于机器学习来增加安全。 银行也看到了机器学习的潜力，例如使得网上购物更加安全。系统会观察所有的交易，并试图从正常的交易模式中将潜在的犯罪交易识别出了，并采取措施。

2. 商业模式正在转变

 IOT（-世界联网-）和大数据一起，给了企业优化传统业务流程的新机会，而且有可能将业务转移到新的业务模型，这样就可以保持竞争地位。已经采取行动的企业已经证明了这一点。比如，热力公司Vaillant，已经在新的产品上装配了小型传感器，可以让用户通过手机或者平板来控制温度。数字变革已经开始将传统热力企业变成了科技公司，同时还是热力系统的生产者。

 其他的企业也正在经历同样的变革，通过适配业务模型满足于新兴市场。例如DeutscheBahn，正在应用一直非常特殊的方式来处理数据：VolkerKefer，现任德国铁路和铁路移动后期主席，报道指出，在CeBIT2016事先安排的3次***马拉松上，开发关于实时显示升降机状态的应用。这不仅是客户的优势，也是集团自己的优势-对于客户来说可以知道升降机是否可以工作，集团也可快速派出维修团队。

3. 根据数据做预测

 预测分析可以从已有的数据来预测可信的将来事件。预测维护是一款经典的预测分析软件，应用于维护服务的计划安排中。预测分析解决方案可以给出好的决定。

 当机器出现故障不能工作可能导致商业损失，例如，一个生产线被迫中止，而且其他的机器同时也不能正常工作。

 地路运输就是一个明显的例子。如果有一段铁轨出现问题，而不能及时处理的话，就必须暂停运输。这也就是为什么德国铁路开始在铁轨上安装传感器。这些传感器记录了运输列车时马达需要的电力能源。通过对比目标曲线，我们就可以从当前能耗曲线里得到当前轨道的状况。也就可以让公司快速响应，以确保铁路正常运输，并节省财力，改善用户满意度。

4. 数据整合创造知识

 为了让数据充分发挥作用，开放数据访问权限是必须的。但是企业组织和技术数据壁垒经常阻止这样的访问。企业搜索系统可以为此提供帮助。这些系统可以让部门和应用之间提供数据信息的智能互通。

 访问获取信息必须遵循工作正常规章同时也必须符合数据保护条例。整合权利管理确保了用户只在权限范围内访问数据。

5. 图形化展示

 处理过去的数据是一件非常复杂的事情。如果这些数据还处于乱七八糟的状态，这样的情况尤为明显。如果可以用程序处理这些数据，并用图表来展示的话，会非常有用。多长结构可以被快速的识别出了，或者客户会快速的理解通过鸟瞰这些详细的分析。

 这些分析工具应该提供简单的自我解释的功能，这样对于非专业人士，也可以快速理解和应用这些数据分析结果，而且不需要专业的IT专家。

6. 整个世界是一个数据集

 像之前提及的，制造业的大数据，考虑工业4.0。

 小巧的工厂是这一领域的关键，想象一下工厂里，所有的组件都是联系在一起并交换数据。他们提供很高层次的自动化，使得可以资源更优化和产生更高的成本效益。也可以让单个用户获得出厂价格。

 而且大数据并不仅限于制造业。也适用于其他各个领域。健康管理就是一个很好的例子。像在×××治疗一样，大数据也可以用来做研究和诊断。

 当你携带了一个可穿戴设备-像智能手表和手环-大数据也进入到了个人世界。这些数据是医疗保险企业垂涎已久的东西。例如Generali预告，这些医疗数据很少能够交换共享。保险公司想利用英语收集测量客户的锻炼和消费爱好的指标，这都符合德国数据保护相关法律。

7. NoSQL是一个捷径

 大数据有不同的发生源-机器/汽车/可穿戴设备的传感器，社交网络或者邮件。传统的关系型数据库不能满足这样的数据。NoSQL数据库提供了更为高大上的非结构数据处理和存储能力。

 从2015年Garter发布的操作性数据库的市场分析研究报告可以看到这样的发展趋势。Oracle，IBM，微软和SAP显然在这一领域是领导者，像Mongo-DB，DataStax，Re-DisLabs 和MarkLogic也已经进入了这一领域。

原文链接：http://www.cebit.de/en/news/article/news-details_28928.xhtml

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