大數據分析如今已不能再稱之為新技術。大多數移動應用程序開發(fā)人員已經明白，他們需要挖掘他們的數據來積極獲取日常的見解。許多大型應用程序開發(fā)企業(yè)已經意識到，要在市場上不斷地發(fā)展和更新，必須采用大數據技術。亞馬遜，微軟，甲骨文等大型跨國公司已經采用了大數據解決方案來拓展業(yè)務，希望為消費者提供最好的服務。

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據預測，以目前的速度發(fā)展，到2020年大數據的市場規(guī)模將超過2030億美元。2017年即將結束，隨著需求的增長，數據的重點也在以同樣的速度增長。今年以來，大數據的主要趨勢圍繞企業(yè)的大數據能力發(fā)展。移動應用程序開發(fā)人員正在尋找以更快的速度精確分析更多數據的最佳方法。大數據已經成為在最初投資中獲得成功的技術。因此，許多移動應用程序開發(fā)商和大公司都期待著擴大他們的大數據項目。大數據實施的目標是在不久的將來取得更大的財務業(yè)績。

隨著這項技術的逐步回應和財務增長，以下是一些預測，以證明大數據將在2018年能成熟應用并卓有成效。

1. 提高速度

從基本的藍牙連接到大數據分析，如今的技術正在迅速發(fā)展。隨著世界慢慢接受諸如5G網絡等新技術，高速網絡和數據分析成為首要關注點。要構建更多這樣的實時應用程序，移動應用程序開發(fā)人員需要高效地管理數據分析。

最好的解決方案是采用大數據。它以最好的方式以前所未有的速度分析大量的數據。大數據分析比傳統(tǒng)的數據分析技術速度更快。

2. 云計算的影響

就像大數據一樣，云計算的應用還在不斷上升。數據分析師認為，在基于云計算的大數據分析解決方案(BDA)方面的投入是值得的。調研機構IDC預測，在未來，這些基于云計算的BDA技術的支出是主要內部部署解決方案支出的4.5倍。

許多大型公司正在設法在其解決方案中實現云功能。這些解決方案提供了更好的分析管理和高效的運行。到2018年，云計算將成為大數據中的主要部分。由此，傳統(tǒng)分析提供商與云計算供應商之間的競爭將會越來越激烈。

像hadoop，Storm，Spark等公司已經開始主導大數據分析的業(yè)務。而行業(yè)領先的云計算供應商，如谷歌云，IBM，AWS和微軟Azure都在提供大數據分析產品。

3. 人工智能

隨著企業(yè)向機器學習技術、復雜系統(tǒng)和高級分析的方向發(fā)展，人工智能(AI)的投資已增加了兩倍。

在提供最佳解決方案方面，大數據分析供應商之間一直存在著激烈的競爭。隨著人工智能(AI)和機器學習等技術的實施和解決，其競爭日益加劇。在過去的幾年中，這類解決方案主要影響了市場的增長。頂級的移動應用程序開發(fā)人員正在將人工智能的功能集成到許多應用程序中。2017年將在大數據中采用人工智能提供一個更大的愿景。

4. 可觀的薪酬

在大數據分析解決方案的行業(yè)領先企業(yè)中，大數據技能和項目提供了可觀的薪酬標準。過去幾年，隨著大數據在市場上的發(fā)展，數據科學家和數據庫專業(yè)人員的薪酬得到更多的增長。專家們表示，隨著大數據需求的增加，從事大數據項目的移動應用開發(fā)者的薪酬將會大幅增長。

此外，還有一些在線培訓網站提供有關Hadoop，Spark等大數據技術的付費課程。預計未來幾年培訓的人數有可能增加。企業(yè)對大數據專家的需求可能會持續(xù)。

5. 巨大的生產力

大數據帶來了許多挑戰(zhàn)。專家建議，成功克服這些挑戰(zhàn)的組織可以獲得更好，更高的生產力。根據調研機構IDC公司的預測，到2020年，通過大數據解決方案，企業(yè)將能夠分析相關數據，并提供最佳解決方案。這將提高組織的生產力，并為他們的消費者和市場價值提供更多的服務。

為了提高組織的工作效率，重要的是要確定哪些數據是重要的，還需要評估向消費者提供可操作的見解的過程。

大數據技術無疑將提供最好的數據分析解決方案，為組織帶來更好的生產力。這無疑是市場上最有意義的成就。