大数据的现状及发展趋势

大数据正在进入一个成熟的新阶段，在未来的十年中，这将带来更大的业务影响和行业中断。随着大数据计划的成熟，组织现在正在将大数据流程的敏捷性与人工智能（AI）功能的规模相结合，以加快业务价值的交易，那大数据时代的发展趋势和现状怎么样？

大数据与AI的融合已成为唯一最重要的发展，它正在塑造着企业如何通过其数据和分析功能推动业务价值的未来。更大数量和数据源的可用性首次使AI和机器学习功能一直处于休眠状态，这归因于缺乏数据可用性，有限的样本大小以及无法在毫秒内分析大量数据。数字功能已将数据从批处理转移到实时，始终可用的在线访问。

尽管许多AI技术已经存在了几十年，但直到现在它们才能够利用足够大小的数据集来提供有意义的学习和结果。通过敏捷性和即时访问来访问大量数据的能力正在导致AI应用程序和机器学习应用程序的快速发展。尽管统计学家和早期数据科学家通常仅限于处理“样本”数据集，但大数据使数据科学家能够不受限制地访问和处理海量数据。

现在，数据科学家不再依赖代表性的数据样本，而是可以依靠数据本身的所有粒度，细微差别和细节。这就是为什么许多组织已从基于假设的方法转变为“数据优先”方法的原因。组织现在可以加载所有数据，让数据本身指明方向并讲故事。可以收集不必要或冗余的数据，并可以使用“分析沙箱”或大数据“卓越中心”来分析更多指示性和预测性数据，这些数据可以利用数据管理方法的灵活性和敏捷性。

大数据的使徒通常将他们的方法称为“加载和运行”。大数据提供了一种鼓励通过迭代发现数据的环境。结果，企业可以更快地行动，进行更多实验并快速学习。换句话说，大数据使组织能够快速失败并更快地学习。
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