這兩年的新興技術在飛速發展，包括物聯網，大數據，人工智能等。

馬云也多次在不同場合強調過大數據的重要性，那么大數據接下來的發展會如何呢？

大數據的可視化

數據發現和數據可視化將成為一個重要趨勢?，F在的數據發現不僅僅是為了理解分析和關系，還代表了展示分析以揭示更深入的業務洞察力的方法。

大數據對物聯網的影響

物聯網已經向企業展示了基于傳感器的數據如何有益于企業和客戶。因此，越來越多的公司投資于基于傳感器的分析。隨著智能手機、智能手表等智能設備的使用增加，物聯網有助于為分析目的收集信息。而物聯網產生的海量數據，龐大的海量數據的存儲，分析以及預測，將從大數據技術的發展中得益。

對數據存儲了解的朋友知道，物聯網產生的連續性數據如果使用目前的關系型數據庫如Oracle, Mysql等進行存儲，將是一場災難，因為海量連續數據很快就將關系型數據庫撐爆。這也是為什么MongoDB近年來火爆的原因。

試想如果沒有大數據技術的發展，對于海量的物聯網數據進行存儲和分析是對IT人的很大挑戰。

更加快速準確的機器學習

機器學習正以驚人的速度發展。此外，隨著自動化的應用，機器學習的發展在很大程度上加快了步伐。除此之外，還引入了以“模型工廠”范式為核心的DevOps模型。

因此，總體的范式轉換確保更快地處理和分析大量復雜數據。此外，它將提供更準確的結果。除此之外，高性價比、低功耗、高性能的人工智能芯片組也將出現。它將以基于邊緣的推理為目標。

人工智能（AI）的更多使用

2018年的大數據趨勢表明，數據科學發展在人工智能開放發展框架上趨同。它為TensorFlow、Spark和MXnet等建模工具覆蓋了一個公共抽象層。除了機器學習方面的更多發展外，幾乎每個應用程序和服務都將在其中包含一定程度的人工智能。

大量的數據可以提供給人工智能進行training，發現數據中的Pattern，以進行更好更快的分析。

增強網絡安全

在云端處理大數據的同時，安全是是需要考慮的一個大問題。因此，確保大數據處理的安全性將是各家云服務上考慮的首要問題。對于企業來講，將海量數據傳到云上去的時候，是否要對數據洗掉敏感信息也是需要考慮的問題。記得之前騰訊的馬化騰在采訪中就提到在考慮將騰訊的大數據進行脫敏 （去除敏感信息，如涉及隱私等的信息）。

當前題目：大數據的未來發展與應用
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