大数据时代发展趋势图

接下来为大家讲解大数据时代发展趋势图，以及大数据时代的十大变化涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

大数据的特征包括以下几个方面：大容量：大数据的规模是不断变化的指标，单一数据集的规模可以从数十TB到数PB不等。例如，IDC最近的报告预测到2020年，全球数据量将扩大50倍。存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC。此外，数据可以来自各种意想不到的来源。

大数据的第一个特征是它的“大”。在MapReduce时代，一个MB级别的数据集就能满足很多人的需求。然而，随着时间的发展，存储单位已经从GB增长到TB，甚至PB和EB。只有当数据量达到PB级别以上时，我们才能将其称为大数据。第二个特征是高速。

（图片来源网络，侵删）

大数据时代的数据量极为庞大，其起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），体现了数据规模的显著增长。数据类型繁多，包括网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等，这要求数据处理能力必须足够强大以应对多种数据类型。

大规模。大数据的特点首先体现在其“大规模”上。在Map3时代，仅几兆字节的Map3文件就足以满足大多数人的需求。然而随着时间的推移，存储容量从过去的GB级别发展到TB、甚至PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据量呈爆炸式增长。

大数据时代是指在信息技术高度发展和普及的背景下，数据量呈指数级增长并以多样化形式存在的时代。大数据时代具有以下特征：数据量庞大：大数据时代的最显著特点就是数据的数量巨大，不仅来自于各种传感器和设备的数据，还包括社交媒体、互联网和移动应用等渠道产生的数据。

（图片来源网络，侵删）

数据量巨大。在大数据时代，数据的起始计量单位至少是P（即1000个T）、E（即100万个T）或Z（即10亿个T）。数据类型繁多。大数据包括网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等多种类型，这要求数据处理能力更高。数据价值密度相对较低。

第五，技能需求持续转变。随着技术的发展，组织对具备不同技能的专业人才的需求也在变化。神经网络专业人才、Python编程技能、数据管理能力、机器学习工程师等，成为大数据项目的关键人才。同时，自动化数据科学平台的进步，也为数据分析的普及化创造了条件，推动了“公民数据科学家”的发展。

基于这个基本前提，以下是2020年组织应该关注的五大大数据趋势：大数据发展趋势是什么数据管理仍然困难大数据分析有一个相当清晰的想法：找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。

未来，大数据的发展将呈现关键趋势：资源化与战略规划，企业需提前制定数据营销策略以抢占先机。云计算与大数据的深度融合，云计算为大数据提供弹性和扩展性，物联网和移动互联网将推动大数据应用的革新。大数据技术可能引发新一轮技术革命，带动数据挖掘、机器学习等领域的新突破。

趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

趋势一：数据隐私标准将出台大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保***规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐***务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。

大数据呈现的八***展趋势趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略***，抢占市场先机。

数据管理挑战持续存在大数据分析的核心理念在于挖掘海量数据中的信息模式，并通过机器学习模型来识别这些模式，进而应用于实际操作以实现自动化。实际操作中，需对数据进行清洗和重复处理。然而，将数据投入生产环境是一项更为艰巨的任务。

挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。

大数据的未来发展趋势涉及多个领域，包括物联网、智慧城市、增强现实与虚拟现实、区块链技术和语音识别等。物联网：物联网建立在互联网之上，它使得各种设备、人和物能够在任何时间、任何地点实现互联互通。这种技术的发展将进一步推动智能设备和智能家居的普及。

大数据技术可能引发新一轮技术革命，带动数据挖掘、机器学习等领域的新突破。数据科学与联盟构建，数据科学将成为主流学科，数据共享平台和首席信息安全官角色将普遍出现，企业需要强化数据保护。数据安全的严峻挑战，数据泄露风险加剧，企业需在数据源头加强保护，提升整体数据安全管理。

大数据当前的新技术发展趋势体现在以下几个方面：自动化程度的提升：随着机器学习和人工智能技术的进步，数据分析和挖掘的自动化水平正在逐步提高。预计到2023年，自动化工具将使得数据分析师能够更迅速地收集、处理和分析数据，同时提升数据质量和精确度。

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