概觀: 大數據技術是未來與每一天的最佳實踐和更好的發展趨勢. 大數據也逐漸進入主流項目也和蓄勢待發. 隨著大數據, 分析也越來越重要得多, 因為它是現在能夠提供良好的洞察決策過程.
在這篇文章中，我們會談談 在大數據和分析世界最新潮流.
介紹: 在當前的年, 大數據和分析是最集中的地區，所有的組織都集中. 利用大數據平台上的數據的大量應用分析也產生吸引力的結果. 它還可以幫助企業了解客戶行為.
在下面的部分, 我將描述一個趨勢之一.
分析驅動的洞察力: 我們知道大數據是關於來自不同來源的數據量龐大的. 因此，沒有數據, 大數據平台是沒有用的. 另一個重要的方面就是要利用這些數據來獲得真正的可操作的洞察, 這就是俗稱的分析，得出的洞察力. 所以，趨勢是基於大數據平台的數據驅動的分析區域增長. 作為一個好處, 企業不需要依賴於直覺決策過程, 這可能是不正確的始終. 組織正試圖在所有的業務領域應用分析過的位置有可能. As a result, 他們越來越清晰的可見性和可靠的預測.
大數據隱私和安全: 安全和隱私是參與任何軟件應用程序的兩個最重要的關鍵字. 這也是大數據應用的真實. 我會說, 數據安全和隱私是特別大數據應用更加重要，因為它是所有關於數據處理和深入了解. 因此，組織越來越嚴重，並採取適當的措施來確保其數據的隱私性和安全性 (這是一個金礦).在當前的年, 公司將把更多的重點放在建立嚴格的安全, 他們的大數據計劃的隱私和治理政策. 同樣重要的是要記住，大數據源和技術日益增加. 所以安全政策應連續變化，以滿足變化的環境的需要. 大數據是一個廣闊的區域, 因此，安全政策應穩健而靈活.
在大數據項目的更多投資: 大數據是需要更多的細節進行研究的新領域. 公司還投資於不同的大數據平台，探索的優點和缺點. 我們知道，大數據的見解不免費提供, 但投資必須要做出的戰略. 總是有壞的投資機會, 如果要求和最終目標是不正確的計劃. 公司還投資於分析工具，能夠處理大數據輸出和意義最終用戶. 這些分析工具和大數據平台的需求每天都在增加. 不過這是組織的責任投資賺大錢之前評估的特點和這些工具的功能.
改變組織文化: 為了適應大數據的發展趨勢, 組織培養需要改變. 以往, 數據和分析是一個具體球隊的組織中的職責. 這是一個完全獨立的項目和特定的單元內承壓. 要獲得大數據和分析的真正好處, 一個組織的所有單位都參與的積極性. 在未來幾年內將有企業文化顯著變化.
數據科學家的重要性: 正如其名'大數據', 數據的重要性有最優先. 其結果是, 誰是有數據的科學專業知識的人更是成為大數據分析的一個組成部分. 數據人員的專業知識/科學家涵蓋了所有像數據採集領域, 數據清洗, 數據處理, 通過應用統計算法/模型等提取有意義的信息. 這個數據處理是一個連續的過程作為輸入數據源每天改變. 數據的特性, 其格式, 和體積都正在對統計分析顯著影響. 因此，數據科學家應該定期評估這些方面和組織提供輸入. 另一方面是從輸入的體積龐大分開有意義的數據，並丟棄剩下的. 因為, 數據的處理是一個昂貴和費時的. 這樣的重要性應在提取過程給予，然後在它的上面應用分析. 在未來幾年, 數據科學家將有很大的重要性和需求. 因此，組織應投資於具有數據科學優秀了解資源.
智能大數據和分析應用程序: 相比於傳統應用大數據和分析應用程序是不同的. 所有這些大數據和分析應用程序是智能應用，因為它們具備自我學習算法內置. 越來越多的機構已經開始基於大數據的分析應用工作. 所有這些都試圖把分析群眾的結果，創造顯著影響到老百姓的改善. 主要的重點是打造智能“自學習’ 和“自助服務’ applications. 這些應用程序是足夠聰明來訓練自己，完善了時間. As a result, 組織不需要像數據科學家的人力資源不斷投入, 應用開發商等. 在未來一年的初創公司不同, 獨立軟件開發商將拿出產生越來越多的智能分析應用.
外部的數據的重要性: 識別數據的輸入源的一個重要方面. 最新的大數據分析的成功顯著取決於輸入數據源. 幾年前, 我們沒有這種財富的數據. 在過去的幾年中，我們已經從類似移動設備的各種渠道看到數據爆炸, social media, sensors, 計算機和多. 但最初我們沒有專業知識來捕捉這些數據和我們的加工使用. 現在, 新技術如Apache Hadoop的 (基於“分佈式處理') 大張旗鼓地湧現出來，幫助企業挖掘數據的這些海洋. 可在組織內的數據總是處理訪問, 但捕捉以外的數據幾乎是不可能的. 但實際情況是, 相比於內部數據量這些外部數據百分比大得多. 所以，給外面的數據更重要的是非常重要的.
Summary: 在過去的幾年中大數據和分析更是成為熱議的焦點無處不在. 在未來幾年內也將發揮數據分析一個顯著的作用. 此前也, 分析在那裡, 但數據是結構化和體積低得多. 所以，分析的結果都在一定程度上限制. 其結果是, 大部分的商業決策的取基於過去的經驗. 但現在一天, 分析的基礎上，大數據的結果產生有意義的洞察和預測. 現在，企業越來越依賴於該分析結果和獲得良好的投資回報. 在本文中，我已在大數據和分析領域討論了一些主要趨勢. 但是，我們必須記住，趨勢正在不斷發生變化，它會繼續在未來幾年也在發生變化. 這些趨勢總是依賴於業務和技術領域的最新發展. 因此，它也是大數據和未來的真實.
