大資料發展7大趨勢 將是令人振奮的一年（組圖）

1.演算法(Algorithms)的崛起

大資料已過時，演算法正當道。資料已經成為一種商品，每個組織都能夠收集和儲存大量的資料。分析大資料也不再那麼引人注目了。每個組織都可以聘用或培訓大資料分析人員來了解資料模式。

2019年，人們更加關注對已接觸資料採取什麼行動。演算法將大行其道。演算法能夠定義行為，它們是非常專業的軟體，能夠很好地執行專業的指令，遠比人類做的要好。例如，當你訪問一個網站時，根據你手上的資料，快速確定最合適的廣告。或者在大量的交易資料中找出異常值來甄別欺詐行為。

這些演算法是非常專業的人工智慧，不是已經存在多年的普通人工智慧所能比的。但是，非常專業的AI已經存在，2019年我們將見證演算法商務的崛起。

2.資料湖服務作為一種解決方案(Data-Lake-as-a-Service Solutions)

2019年，我們已認識了資料湖。企業從M2M連線、社交網路和遠端工作人員積累了越來越多的資料，資料湖將成為他們的重要資料儲存工具。

據Gartner稱，“到2020年，資訊將被用於重新創造、數字化、或消除80%的業務流程和產品(相比於2019年前——2019 年)”。在傳統的儲存解決方案中，資料之間是相互孤立的。資料湖與之正好相反，它允許存在各處的原始的、質樸的資訊位元組相互整合、分析。資料湖能夠幫助你實現商業的數字化，使之真正成為資料驅動的商業，就像Gartner對2020年的商業預計一樣。

由於資料湖帶來了相當多的挑戰，在2019年，我們將看到資料湖管理的未來：資料湖服務作為一種解決方案，為您的資料湖提供一個完整的管理方案。

資料湖服務將提供主動式儲存方案，通過整理大量的結構化和非結構化資料，大量的應用才能夠用於對其進行加工處理，包括企業資料倉庫或開源技術，如Apache Hadoop或 Spark。一個使用了資料湖服務的企業，每個月僅需要為十億位元組支付幾美分。

在2019年，我們將看到越來越多的大資料供應商提供這樣的解決方案：給企業提供一個完整的、易於使用的、可擴充套件的解決方案，省去企業自建資料湖的麻煩。由於資料湖在大規模資料儲存和分析方面具有巨大優勢，資料湖服務解決方案將被用於許多組織中。尤其是規模較小的組織，例如網際網路領域的初創公司，將從資料湖服務方案中獲得資料湖所有的益處，省去了建立和維護資料湖的所有麻煩。

3. 區塊鏈將被各行各業所接受

在過去的幾年中，我們看到區塊鏈主要應用於比特幣，但區塊鏈技術提供了更多的可能性。在2019年，我們將看到很多行業將採用區塊鏈。

一個區塊鏈可以被看作是數字事件的一個公共分類帳或記錄。這個公共分類帳由許多不同當事人共享，計算地理上和計算上的孤立節點，並且只有該系統的大部分成員都同意的情況下，這個記錄才能被更新。只要新資訊輸入到分類帳，它就不能被擦除，而且所有人可見。因為區塊鏈的存在，所有輸入到分類賬上的資訊都是全透明的。

區塊鏈的一個關鍵優勢是：該系統是完全透明的，任何人都可以在不損害個人隱私的情況下，看到哪些交易輸入到分類賬。您可以在不透露當事人個人隱私的情況下，記錄事件發生的事實，甚至記錄它的正確性。

雖然大多數人將區塊鏈與加密的比特幣聯絡在一起，其實它還有更多的可能性。尤其是金融業將迎來的區塊鏈技術的全面開花。世界上許多大銀行正在試用區塊鏈，更或正在對區塊鏈初創公司進行投資。UBS(瑞銀集團)已經創造了一個區塊鏈實驗室，Santander正在研究如何使用區塊鏈管理他們的貸款活動，Goldman Sachs (高盛集團)投資了一個區塊鏈初創公司，並且有一個大財團(R3 ’s global bank partnership)，負責調查的區塊鏈的潛力。

然而，在2019年我們將看到，不同行業的多個應用程式使用區塊鏈。基本上任何存在數字化交易的行業都將會受益於區塊鏈技術，從金融業，法律行業，房地產，公證員，賭博，釋出到資料儲存。未來一年，更廣泛的採用區塊鏈將迫在眉睫。

4.人力資源分析

對於大多陣列織而言，人才是最重要的財富;對於大多數高階管理人員而言，人才是重中之重。根據普華永道的研究，34%的美國執行長們“非常關注”組織中關鍵技能的可用性。因此，高階管理人員正在尋找其人力資源的確切資料，所以，2019年我們會看到人力資源分析將邁出一大步。

人力資源分析雖然是人事部門新的業務領域，但為了更好地提高人力資源的投資回報率，該業務增長極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項大資料技術，使用人力相關資料片段優化商務產出、解決商務問題。因此，人力資源分析越來越重要。

人力資源分析可以幫助回答一些問題，例如：我們在組織內是否有正確的技能搭配?我們的員工，特別是那些優秀的員工是如何工作的呢?我們能更好地預測企業未來的領導人是誰麼?員工的精神狀況怎樣......如此等等。

在一個過熱的市場，對人才的爭奪戰愈演愈烈，優秀的大資料科學家和資料分析師資源越來越稀缺，越來越貴，因此發現人才不是一件容易的事情。對於一個組織而言，瞭解員工的驅動因素，並且很好的激勵他們變得越來越重要。因此，在2019年，更多的組織將致力於人力資源分析，這些領域的初創企業數量將迅猛增長。

5.智慧政府致力於提高社會和公民體驗

對於那些大的商業組織而言，大資料已經成為通用語言。在適應新趨勢方面，政府是緩慢的，但是在2019年，我們會看到更多的國家、地區和地方政府會採用大資料技術來提高社會和公民的體驗。

政府正在嘗試用大資料技術來提高公民體驗的管理，通過政府分析、把資料驅動決策引入到一線員工的管理，從而創造無摩擦交易，提高政府績效。一個政府，或智慧政府，將會於實現目標做出重要貢獻，在2019年，在全球範圍內將會有越來越多的政府向智慧政府方向發展。

我們已經看到一些例子。迪拜當局正努力把政府變成智慧政府。他們已經開始踐行提高客戶(例如，公民)體驗，並推動知識經濟的實踐。他們已經為數十個智慧政府服務建立了一個單獨的、安全的登入介面，大量的服務也都支援移動應用程式。

最好的智慧政府的例子就是愛沙尼亞。這個僅有130萬公民的波羅的海國家被聯合國提名為“具有十年最優電子政務內容“ 。每一次與外部的或內部的互動都是資料化的，愛沙尼亞政府對於自己的資料具有完全的掌控。此外，議會正在推行無紙化辦公，電子簽署法律檔案，全電子化商務，因為所有的服務都是互聯的，所以報稅非常簡單。

儘管愛沙尼亞政府遠遠走在同行的前列，但這個程序遠沒有停止。在荷蘭，國家政府的目標是，截止到2019年，從與政府取得聯絡到繳稅，全部實現工數字化。

因此在未來一年，我們將在世界範圍內看到越來越多的政府開發智慧方案。我們也將看到更多的政府開放自己的資料集，應用開放的API(應用程式程式設計介面)使初創公司和企業夠輕鬆地與政府部門對接。這不僅能加速政府的智慧化過程，甚至可能收穫更多。

6.增強大資料安全、防止資料洩露

伴隨著數字化程序，物聯網將物物連線為網路，大資料的安全變得越來越重要。在過去的幾年裡，我們已經遭遇了許多大規模的資料洩露事件，包括Ashley Madison hack(婚外情網站)和TalkTalk公司(英國寬頻服務供應商)的黑客攻擊事件。

基本上，任何組織未來都可能被黑客攻擊，如果沒有被黑客攻擊，說明其根本不重要。因此，任何組織不僅應該把重點放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻擊時，還要實施正確的危機應對計劃。

2019年，我們會看到更多的資料洩露新聞，更多組織犯傻試圖掩蓋，更多由物聯網引起的對實物的攻擊。特別是後者，可能會對資料安全產生深遠影響。畢竟，我們已經看到過黑客遠端操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車。

因此，2019年，我們將看到組織是如何管理他們的資料保證資料安全，包括黑客攻擊前、攻擊中、攻擊後的各種管理措施。組織將增加安全開支，與有道德的黑客合作提高資料安全，改善內部流程使得員工對於黑客更加警惕。畢竟，通常情況下人是公司安全協議中最薄弱的一環。

7.智慧機器帶來的霧分析(Fog Analytic s)起步

霧計算正在迅速地獲得大量動力。霧計算是指推進連線到物聯網的終端裝置和儲存資料的雲端計算之間的儲存、傳輸和計算。隨著物聯網的進步，霧計算勢頭越來越猛，因為感測器變得相當精密，它們現在可以收集大量資料。

想象一下，你有一個網路，連線各種裝置，它們產生了大量的實時資料。在裝置和雲之間來回傳輸資料變得尤其昂貴，而且花費時間太長。採用霧計算或霧分析。霧分析使得智慧機器在當地執行一部分分析，只將分析結果傳送到雲端。

據Gartner稱，智慧機器是新的現實。因此，在未來的一年，我們將看到更多的智慧機器有著越來越多的精密感測器，能收集大量的資料。組織將不得不轉向霧分析，以便資料易於管理，保持洞察力可用並儘可能降低成本。

令人振奮的新一年

在大資料方面，2019年將是令人振奮的一年。智慧演算法將接替現在由人類來完成的許多業務。我們將看到資料湖服務作為一種服務解決方案出現，幫助企業以最少的工作更多的使用資料。越來越多的行業將開始試用資料區塊鏈技術(blockchain technology)以改變他們的行業。

組織將轉向人力資源分析，以更好地激勵員工，爭奪稀缺人才。政府終將看到大資料的益處，並向智慧化方向轉變，但是組織和政府將不得不警惕黑客攻擊，並採取適當措施。最後，由於智慧機器將出現在各行各業，霧分析時代正式開啟。