在过去的几十年里，“大数据”在所有关键技术术语中都已成为一个绝妙的概念。无线连接的可用性等方面的进步使得分析大型数据集变得更加容易。公司和大型组织每年都在通过增加数据分析和平台来增强实力。
根据最近的一项调查，到2027年，全球大数据市场预计将达到1030亿美元，是2018年预计需求的两倍多。
※什么是大数据？
数据包含了大量信息，无论是结构化的还是非结构化的，而大数据包含了一堆数据。为了更好地进行业务分析和战略模式，公司和组织会根据他们的主要目标去使用大数据。企业利用数据在生产力和客户满意度方面做出更好的决策。
行业大数据趋势的加入带来了三大特点：体积、品种和速度。
随着数据的不断增长，应用程序和软件产生了更多需要处理的信息，组织将转向云储存系统，并将管理这些庞大的数据集。
随着人工智能(AI)和机器学习(ML)开发等最新技术的发展，大数据日益成为主流。
处理这些大数据集的需求正在增加，因此将大数据趋势和分析用于不同目的非常重要。
※2021年最重要的大数据趋势是什么？
#1云数据将塑造客户体验
当人们思索大数据趋势时，云计算是一个很重要的讨论话题。以下是人们希望了解的一些关于现在正在发生的事情以及当用户将大数据与云计算合并时会发生什么的事情。
Talend产品营销和API服务总监Nick Piette认为，大数据分析的未来趋势之一与使用信息来增强客户体验有关。他还认为拥有一个云端优先思想会有所帮助。
“越来越多的品牌互动正在通过数字服务进行，因此企业找到方法来改进更新并以前所未有的速度提供新产品和服务，这一点至关重要，”他说。
“牢记速度，公司将被引导采用现代云本土思维模式，即使用最新DevOps方法开发和管理的现代微光谱架构来促进容器化部署。”皮特预测。
#2增强分析将加速决策制定
Gartner的分析师认为增强分析将塑造大数据的未来趋势。这包括在人工智能(AI)、机器学习和自然语言处理等大数据平台上实现技术。
这有助于组织更快做出决策并更有效地识别趋势。Gartner副总裁兼分析师Rita Sallam提出了可能即将发生的情况：
“这种趋势实际上是关于使分析民主化......它实际上是关于用比现在更少的技能在一小部分时间内获得洞察力。”
#3首席数据官(CDO)将成为焦点
数据科学家和首席数据官(CDO)的职位相对较新，尽管现在对这些权威机构的需求更大。随着数据量的增加，数据专业人员的需求也达到了一定的业务需求门槛。
CDO是C级官员，负责组织中的信息访问、完整性和安全性。随着越来越多的企业家了解这项工作的重要性，CDO的招聘正在变得标准。对这些专家的需求将在大数据趋势中持续很长一段时间。
越来越多的组织期望他们处于信息适应的前沿。它们还可以在将公司信息资源与业务线客户联系起来方面发挥关键作用。
#4物联网和大数据：同步未来
许多创新旨在在2021年改变当前的业务场景。要保持了解这一切并不容易，但物联网和数字设备需要在2021年实现大数据趋势。
物联网在医疗保健中的作用今天仍然可见，同样，与大数据相结合的技术正在推动组织取得更好的成果。
根据软件开发统计，在运行物联网解决方案或正在进行物联网生产的协会中，有42%打算在未来三年内使用数字便携式设备。
数字孪生是对物理系统或框架的更高级描述。业务应用程序和框架先驱可以使用这些框架来降低其IoT生产中的复杂性。他们可以在构建实时小工具之前运行多个模拟过程。
物联网中大数据的功能是不断处理多种信息，并将其与特定的存储技术一起使用。
#5可操作数据将被加速
大数据趋势背景下的另一项创新被确定为“可操作数据”，以加快处理速度。
这些数据反映了业务与大数据之间失去的联系。如前所述，大数据本身不经审查是没有用的，因为它具有高度的任意性、多组织性和海量性。
与通常依赖Hadoop和NoSQL数据库以集群模式检查数据的大数据趋势不同，快速信息考虑生成连续流。
由于这种数据流处理，信息可以在短短一毫秒内立即分解。这为可以在业务选项上妥协，并在组织数据时更快地启动流程的组织提供了更多卓越的价值。
通过按逻辑步骤准备信息，企业可以使数据变得准确、通用和必不可少。这些经验可帮助组织逐步做出适当的业务决策，改进其活动，并计划使用所有更明智的事项。
#6云技术将使大数据更易于访问
云计算的主要优势之一是它允许人们从任何地方访问应用程序。
Lotame的首席执行官兼创始人安迪·蒙弗里德(Andy Monfried)认为，大多数员工都会知道如何使用自助式大数据应用程序工作。他解释说：
“20年后，大数据分析可能会在整个企业中普及，不再是专家的领域。每位管理者和许多非管理人员都将被假定有能力处理大数据，就像今天大多数知识工作者应该知道电子表格和PowerPoint一样。
对大型数据集的分析将是几乎所有业务决策的先决条件，就像今天的简单成本/收益分析一样。”
然后，他将该预测与在云中工作的大数据技术相结合。
“然而，这并不意味着每个人都必须成为数据科学家。自助服务工具将使大数据分析变得广泛可用。管理人员将使用简化的、类似电子表格的界面来利用云计算能力，从任何设备上运行高级分析。”
#7元数据系统将变得更智能
元数据是有组织的信息，包含有关其他详细信息属性的数据。允许限制、捕获、混合大量数据度量，最重要的是，可以跨各种数据库存进行处理。
AI和ML的智能任务是使用数据管理、数据分配的协调努力和增强工作流程。由于整个过程是安全的，数据越来越可用，并且同样可以用于未来的事业。
这是导致自动化元数据处理的新兴大数据趋势之一。到2021年，它们将逐步采用人工智能进行设计，以增强动态、多功能和快速的数据系统。