大数据正在推动组织处理、存储和分析数据的方式发生变化。这些好处正在刺激更多的创新。这里有四大趋势。
大数据正在证明其对各种类型和规模的组织以及各行各业的价值。高级使用大数据的企业正在实现切实的业务利益，从提高运营效率，提高对快速变化的环境的可见性，到为客户优化产品和服务。
结果是，随着组织发现这些大型数据存储的用途，大数据技术，实践和方法正在不断发展。用于收集、处理、管理和分析整个组织中各种数据的新技术和新架构不断涌现。
处理大数据不仅仅是处理大量存储的信息。数量只是组织需要解决的众多大数据“V”之一。通常还有各种各样的数据 - 从分布在整个组织中的数据库中的结构化信息到驻留在文件，图像，视频，传感器，系统日志，文本和文档中的大量非结构化和半结构化数据，包括等待数字化的纸质数据。此外，这些信息通常以快速的速度（速度）创建和更改，并且具有不同级别的数据质量（真实性），从而给数据管理，处理和分析带来了进一步的挑战。
大数据的四大趋势正在帮助组织应对这些挑战。
1. 更多的数据，增加的数据多样性推动了处理的进步和边缘计算的兴起
数据生成的速度继续加快也就不足为奇了。这些数据中的大部分不是从数据库中发生的交易中生成的，而是来自其他来源，包括云系统、智能手机和语音助手等智能设备以及视频流。这些数据在很大程度上是非结构化的，过去大部分组织都没有处理和未使用这些数据，将其转变为所谓的暗数据。
这就引出了大数据的最大趋势：非数据库来源将继续成为数据的主要生成器，从而迫使组织重新审视其对数据处理的需求。特别是语音助手和物联网设备，正在推动零售、医疗保健、金融、保险、制造和能源等各行各业以及各种公共部门市场的大数据管理需求迅速增加。数据多样性的这种爆炸式增长迫使组织超越传统的数据仓库，将其视为处理所有这些信息的一种手段。
此外，处理正在生成的数据的需求正在转移到设备本身，因为处理能力的行业突破导致了越来越先进的设备的发展，这些设备能够自行收集和存储数据，而不会对网络，存储和计算基础设施造成负担。例如，移动银行应用程序可以处理远程支票存款和处理的许多任务，而无需将图像来回发送到中央银行系统进行处理。
TechTarget企业战略集团部门对2022年IT支出计划进行的一项调查发现，组织支持其数据计划的首要任务是推进下一代技术的使用，将数据从遗留系统转移到现代系统，并提高处理生成数据的能力。
使用设备进行分布式处理体现在边缘计算的概念中，边缘计算在数据发送到服务器之前将处理负载转移到设备本身。边缘计算通过减少数据流经网络的需求，降低计算和处理成本，特别是云存储、带宽和处理费用，从而优化性能和存储。边缘计算有助于加快数据分析速度，并为用户提供更快的响应。
例如，在医疗保健领域，快速增长的可穿戴设备市场 - 如Fitbit，Apple Watch和Google Android设备 - 正在推动远程医疗的增长，并允许医疗保健提供商实时收集关键的患者数据。这些结果用于旨在改善患者预后的各种大数据处理和分析应用程序。
大数据正在推动组织处理、存储和分析数据方式的重大变化。
2. 大数据存储需求刺激云和混合云平台的创新，数据湖的增长
为了应对数据生成的无情增长，组织正在花费更多的资源，将这些数据存储在一系列基于云的和混合云系统中，这些系统针对所有V的大数据进行了优化。在过去的几十年中，组织处理自己的存储基础架构，从而导致企业必须管理，保护和操作的大型数据中心。向云计算的转变改变了这种动态。通过将责任转移到云基础设施提供商（如AWS，Google，Microsoft和IBM）上，组织可以处理几乎无限量的新数据，并按需支付存储和计算能力，而无需维护自己的大型复杂数据中心。
由于监管或技术限制，一些行业在使用云基础架构方面面临挑战。例如，受到严格监管的行业- 如医疗保健，金融服务和政府 - 都有限制，阻止使用公共云基础设施。因此，在过去十年中，云提供商已经开发出提供更具监管性基础设施的方法，以及将第三方云系统的各个方面与本地计算和存储相结合的混合方法，以满足关键的基础设施需求。毫无疑问，随着组织寻求云计算的经济和技术优势，公共云和混合云基础设施的发展将取得进展。
除了云存储和处理方面的创新之外，企业正在转向新的数据架构方法，使他们能够处理大数据的多样性、真实性和数量挑战。企业不是试图将数据存储集中在需要复杂且耗时的数据提取，转换和加载的数据仓库中，而是正在发展数据湖的概念。数据湖以本机格式存储结构化和非结构化数据集。这种方法将转换和处理的责任转移到具有不同数据需求的端点。数据湖还可以为数据分析和处理提供共享服务。
随着大量数据的生成，传统的分析方法受到挑战，因为它们不容易实现大规模数据分析的自动化。分布式处理技术，特别是那些由Hadoop和Spark等开源平台推广的技术，使组织能够快速处理PB级的信息。机器学习和人工智能系统使他们能够比以前更轻松地发现模式，检测异常并进行预测。企业正在使用大数据分析技术来优化其商业智能和分析计划，从依赖于数据仓库技术的慢速报告工具转向更智能、响应更快的应用程序，从而更好地了解客户行为、业务流程和整体运营。
对于大数据分析而言，没有任何技术比机器学习和人工智能系统更具革命性。各种规模的组织都使用AI来优化和改进其业务流程。机器学习使他们能够更轻松地识别模式并检测大型数据集中的异常，以提供预测分析和其他高级数据分析功能。这包括图像，视频和文本数据的识别系统;信息的自动分类;聊天机器人和语音和文本分析的自然语言处理能力;自主业务流程自动化;高度的个性化和推荐;以及可以在数据海洋中找到最佳解决方案的系统。
事实上，在人工智能和机器学习的帮助下，公司正在利用其大数据环境，通过智能聊天机器人和更个性化的交互提供更深入的客户支持，而无需大幅增加客户支持人员。这些支持人工智能的系统能够收集和分析有关客户和用户的大量信息，特别是当与可以跨多个来源聚合各种信息的数据湖策略结合使用时。
企业也在数据可视化领域看到了创新。当数据以可视化形式（如图表、图形和绘图）表示时，人们就会理解数据的含义。新兴形式的数据可视化正在将支持AI的分析功能交到即使是临时商业用户手中。这有助于组织发现可以改进决策的关键见解。公司正在发现数据驱动型决策的价值以及整个组织的数据力量。高级形式的可视化和分析工具甚至可以让用户用自然语言提问，系统会自动确定正确的查询并以上下文相关的方式显示结果。
4. 数据运营和数据管理脱颖而出
大数据处理、存储和管理的许多方面将在未来几年内持续发展。这种创新很大程度上是由技术需求驱动的，但也部分是由我们思考和与数据相关的方式的变化所驱动的。
创新的一个领域是DataOps的出现，这是一种方法和实践，专注于敏捷的迭代方法，用于处理流经组织的数据的整个生命周期。DataOps 流程和框架不是以零敲碎打的方式考虑数据，而是让单独的人员来处理数据生成、存储、运输、处理和管理，而是满足了从生成到归档的整个数据生命周期中的组织需求。
同样，组织越来越多地处理数据治理，隐私和安全问题。过去，企业通常对数据隐私和治理的担忧有些松懈，但新法规使他们对系统中个人信息发生的事情承担更多责任。由于广泛的安全漏洞，客户对企业数据共享实践的信任受到侵蚀，以及在数据的整个生命周期中管理数据的挑战，组织正越来越多地参与数据管理，并更加努力地正确保护和管理数据，特别是当它跨越国际边界时。新的工具正在出现，以确保数据停留在需要停留的地方，在静止和运动中得到保护，并在其整个生命周期中得到适当的跟踪。
总的来说，这些大数据趋势使大数据领域的工作成为2022年令人兴奋的地方，毫无疑问，在可预见的未来。
