特别是随着云计算、边缘计算、物联网和流媒体等创新技术的出现，对于那些希望更好地了解客户和运营潜力的企业来说，大数据已经变得越来越普遍。
大数据的发展趋势
(1)实时分析
大数据用于实时分析在企业中越来越受欢迎，以帮助处理大型和多样化的大数据集。这包括来自不同规模数据集的结构化、半结构化和非结构化数据。
通过实时大数据分析，企业可以更快地做出决策、建模和预测未来结果和商业智能。在企业中进行实时分析有很多好处：
- 更快的决策：企业可以访问大量数据，并分析各种数据源，以快速获得见解并采取所需的行动。
- 降低成本:数据处理和存储工具可以帮助企业节省存储和分析数据的成本。
- 提高运营效率：快速找到有助于企业更有效地识别重复数据模式的模式和见解是一种竞争优势。
- 改进的数据驱动市场：分析来自许多设备和平台的实时数据，使企业能够成为数据驱动型公司。客户需求和潜在风险可以被发现，这样他们就可以创造新的产品和服务。
大数据分析可以帮助企业成长，并改变他们为客户和员工服务的方式。
(2)更依赖云存储
大数据从许多不同的方向进入企业，随着技术的发展，例如流媒体数据、观测数据或与交易无关的数据，大数据存储容量成为一个问题。
在大多数企业中，传统的内部部署数据存储已经不能满足流入企业的TB级和PB规模的数据。云计算和混合云解决方案因其简化的存储基础设施和可扩展性而越来越多地被选择。
随着越来越依赖云存储，企业也开始实施其他基于云的解决方案，例如云托管的数据仓库和数据湖。
(3)合乎道德的客户资料收集
这些年来，大数据的大部分增长都以消费者数据的形式出现，或者当消费者使用流媒体设备、物联网设备和社交媒体等技术时，这些数据不断与消费者连接。
像GDPR这样的数据法规要求企业谨慎和合规地处理这些个人数据，但当企业不知道他们的数据来自哪里或系统中存储了哪些敏感数据时，合规变得异常复杂。
这就是越来越多的企业依赖于强调道德客户数据收集的软件和最佳实践的原因。
同样值得注意的是，许多以往收集和销售个人数据的大型企业正在改变他们的方法，使消费者数据更难以获取，购买成本更高。
许多规模较小的企业现在选择第一方数据采购，或收集自己的数据，这不仅是为了确保遵守数据法律并保持数据质量，也是为了节省成本。
(4)人工智能/机器学习的自动化
最重要的大数据趋势之一是使用大数据分析来推动AI/ML自动化，无论是面向消费者的需求还是内部运营。
如果没有大数据的深度和广度，这些自动化工具就没有必要的培训数据来取代企业中的人类行为。
人工智能和机器学习解决方案本身就令人兴奋，但它们所实现的自动化和工作流快捷方式是业务游戏规则的改变者。
随着人工智能/机器学习解决方案大数据输入的持续增长，从工作流自动化到客户服务聊天机器人，人们有望看到更多预测和实时分析的可能性。
大数据在不同行业的应用
不同的行业都在关注大数据，并看到大数据如何帮助他们的业务增长和变化。从银行到医疗保健，大数据可以帮助公司成长，改变他们的技术，并提供他们的数据。
(1)银行
银行必须使用业务和客户账户的大数据来识别任何可能发生的网络安全风险。大数据还可以帮助银行拥有位置智能，以管理和设定分行位置的目标。
随着大数据的发展，大数据可能成为银行更有效使用资金的基础。
(2)农业
农业是一个大产业，大数据在这个产业中至关重要。然而，使用日益增长的大数据工具，如大数据分析，可以预测天气，以及何时种植或其他农业情况对农民来说是最好的。
因为农业是最重要的产业之一，所以大数据的支持非常重要，而且对农民的生产过程提供帮助也至关重要。
(3)房地产及物业管理
了解当前的房地产市场对于任何寻找、出售或租赁住房的人来说都是必要的。有了大数据，房地产公司可以有更好的房地产分析，更好的趋势，以及对客户和市场的理解。
物业管理公司也在利用从建筑物中收集的大数据来提高性能，发现关注的领域，并帮助维护过程。
(4)医疗保健
大数据是医疗保健领域最重要的技术之一。需要收集所有患者的数据，以确保他们得到所需的护理。这包括病人应该服用哪种药物、他们的生命体征是什么以及它们会如何变化，以及病人应该吃什么药物。
展望未来，通过设备收集数据将能够帮助医生在更深层次上了解他们的患者，这也可以帮助医生节省资金，提供更好的护理。
大数据的挑战
有了每一种有用的工具，企业就会面临挑战。虽然大数据在不断增长和变化，但仍有挑战需要解决。
以下是四个挑战以及如何解决这些挑战：
(1)大数据中的误解
公司和员工需要知道大数据是如何运作的。这包括存储、处理、关键问题以及公司计划如何使用大数据工具。没有明确性，正确使用大数据可能是不可能的。
解决方案:大数据培训和研讨会可以帮助公司让员工了解公司如何使用大数据，以及它如何使企业受益。
(2)数据增长
考虑到数据仓库的不断增长，正确地存储数据可能很困难。这可能包括无法在所有数据库中找到的非结构化数据。随着数据的增长，了解如何处理数据非常重要，这样才能尽快解决挑战。
解决方案:压缩、分层和重复数据删除等现代技术可以帮助拥有大型数据集的公司。使用这些技术可以帮助公司增长并删除重复数据和不需要的数据。
(3)整合企业数据
数据集成是分析、报告和BI所必需的。这些资源可能包括社交媒体页面、ERP应用程序、客户日志、财务报告、电子邮件、演示文稿和员工创建的报告。这可能很难集成，但它是可能的。
解决方案:集成取决于用于集成的工具。公司需要研究并找到正确的工具。
(4)缺乏大数据专业人才
数据工具正在不断增长和变化，通常需要专业人员来处理它们，包括拥有数据科学家、数据分析师和数据工程师等头衔的专业人员。然而，有些人无法跟上市场上发生的变化。
解决方案：向在技术变革中面临困难的员工投资可以解决这个问题。尽管费用高昂，但这可以解决使用大数据的公司的许多问题。
大数据的大多数挑战都可以通过企业的关心和努力来解决。这种趋势正变得越来越有利于有需要的公司，而挑战将随着技术的发展而减少。
大数据正在不断变化，以帮助各行各业的公司。尽管存在这些挑战，但大数据趋势将有助于企业的发展。
实时分析、云存储、客户数据收集、人工智能/机器学习的自动化以及跨行业的大数据可以极大地帮助企业改进他们的大数据工具。
