2023年的大数据发展趋势

发布时间：2024-01-06 12:10:37 所属栏目：大数据来源：DaWei

导读： 在过去几十年，大数据技术一直在稳步发展。从自动驾驶汽车到指纹和面部识别等生物识别安全系统, 21世纪标志着技术进步的新时代。

企业对数据科学家的需求也呈指数级增长。许多人预测，在

在过去几十年，大数据技术一直在稳步发展。从自动驾驶汽车到指纹和面部识别等生物识别安全系统, 21世纪标志着技术进步的新时代。

企业对数据科学家的需求也呈指数级增长。许多人预测，在未来五年内，这将是最受欢迎的职业。无论专业领域如何，基础数据科学技能都可以为企业提供在该领域开始充满活力和有前途的职业生涯所需的广泛知识。以下将探讨2023年的一些大数据趋势。

1、混合云存储
而且很多大中小型企业不再适宜使用内部部署自动化的数据存储中心的设施长时间地存储海量数据，云计算是当前的一种大数据趋势，可以为企业提供混合云解决方案，无需投资成本高昂的存储基础设施，也无需由于托管和安全问题而完全依赖公有云提供商。

边缘计算与云计算并驾齐驱，是另一个大数据趋势，用于处理更接近收集地点或网络边缘的数据。为了缩短响应时间，将数据发送到边缘，成为处理时间敏感数据的一个理想选择，例如从自动驾驶汽车上的传感器收集数据。

2 、 DataOps
DataOps是一种结合数据管理流程的方法，通过消除数据生命周期和分析流程中的障碍，可以提高企业的数据效率。通过这样做，可以简化业务流程，确保他们能够更好地访问数据并与其进行交互。它还能够让他们使用人工智能和其他颠复性技术。DataOps提高数据速度和质量的一些方法包括：

数据管理：全球每天都会产生各种形式的海量数据。目前估计每天产生5万亿字节的数据。管理这些数据对于人们来说是一个挑战。然而，机器学习让它变得更简单。通过将历史模式应用于新数据，机器学习技术可以管理和处理这些数据，从而消除对劳动力的需求，提高生产率。

3、人工智能/机器学习分析
人工智能/机器学习是大数据分析领域最大的趋势之一，在世界各地的企业都有广泛的应用，整合了这项技术的企业将能够使更多的工作和流程实现自动化，可以提高决策的准确性和速度。但是，如果没有足够的数据，就无法进行有效的分析，从而影响企业的发展。因此，在这个时代，人工智能的重要性不言而喻。

4、向量相似度搜索
向量相似性搜索涉及将图像、文本或音频转换为向量。这些在机器学习中用于使连接数据的搜索和检索更快、更准确。向量相似搜索是大数据中一个日益增长的趋势，因为它将算法与深度学习技术相结合，基于概念理解来搜索和发现项目，而不是查找关键字的传统搜索方法。这项技术的实际应用包括电子商务，网站访问者会得到与他们的搜索标准完全类似的匹配，以提高购物者的参与度，并最终提高销售机会。

（编辑：宁德站长网）

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