大数据技术有哪些发展趋势？

1，算法的崛起

2016年，人们更关注的是如何处理自己接触过的数据。算法会流行起来。算法可以定义行为。它们是非常专业的软件，可以很好地执行专业指令，远胜于人类所做的。比如你在访问一个网站的时候，根据你掌握的信息，快速确定最适合的广告。或者在大量交易数据中发现异常值来识别欺诈。

2、数据湖服务即解决方案(data-lake-as-a-service solutions)。

2015我们已经知道了数据湖。企业已经积累了越来越多来自M2M连接、社交网络和远程工作者的数据，数据湖将成为他们重要的数据存储工具。

根据Gartner的预测，“到2020年，信息将被用于重新创建、数字化或消除80%的业务流程和产品(与10年前-2010年前相比)”。在传统的存储解决方案中，数据相互隔离。相反，数据湖允许到处存在的原始的、简单的信息字节相互整合、相互分析。数据湖可以帮助您将业务数字化，并使其真正成为数据驱动的业务，就像Gartner对2020年的业务预测一样。

数据湖服务将提供主动存储方案。通过整理出大量的结构化和非结构化数据，可以使用大量的应用程序对其进行处理，包括企业数据仓库或开源技术，如Apache Hadoop或Spark。使用数据湖服务的企业，每个月只需要为十亿字节支付几分钱。

3.区块链会被各行各业接受。

在过去的几年中，我们看到区块链主要用于比特币，但区块链技术提供了更多的可能性。

区块链可以被看作是数字事件的公共分类账或记录。这个公共账本是由很多不同方共享的，地理和计算上的孤立节点都是计算出来的，只有系统大部分成员同意才能更新这个记录。只要新信息被输入分类账，它就不能被删除，并且对所有人都是可见的。因为区块链的存在，所有输入总账的信息都是完全透明的。

区块链的一个关键优势是该系统完全透明，任何人都可以看到哪些交易被输入了账本，而不会损害个人隐私。可以在不泄露当事人个人隐私的情况下，记录事件事实，甚至记录其正确性。

金融行业将迎来区块链技术的全面开花。世界上许多大银行都在尝试区块链，或者投资区块链的初创公司。瑞银集团(UBS Group AG)创建了一个区块链实验室，桑坦德银行正在研究如何利用区块链来管理他们的贷款活动，高盛集团(Goldman Sachs Group)投资了一家区块链初创公司，还有一个大财团(R3的全球银行合伙企业)正在调查区块链的潜力。

4.人力资源分析

对于大多数组织来说，人才是最重要的资产；对于大多数高层管理者来说，人才是重中之重。根据普华永道的研究，34%的美国首席执行官“非常关注”他们组织中关键技能的可用性。所以高层管理者都在寻找自己人力资源的确切数据，所以在2016，我们会看到人力资源分析会迈出一大步。

虽然人力资源分析是人事部门的一个新的业务领域，但是为了更好的提高人力资源的投资回报率，业务增长很快。人力资源分析可以定义为一种大数据技术，利用与人相关的数据段优化业务产出，解决业务问题。因此，人力资源分析变得越来越重要。

人力资源分析可以帮助回答一些问题，例如:我们在组织中有合适的技能组合吗？我们的员工，尤其是那些优秀的员工是如何工作的？能否更好的预测企业未来的领导者会是谁？员工的精神状态是怎样的.....诸如此类。

在一个过热的市场中，人才的竞争在加剧，优秀的大数据科学家和数据分析师的资源越来越稀缺，越来越昂贵，所以找到人才并不容易。对于一个组织来说，了解员工的驱动因素并很好地激励他们变得越来越重要。因此，2016年将会有更多的机构投身于人力资源分析，这些领域的初创企业数量将会快速增加。

5.智能政府致力于改善社会和公民体验。

迪拜当局正试图将政府变成一个聪明的政府。他们已经开始实践改善客户体验(例如，公民)和促进知识经济的实践。他们为几十种智慧政务服务创建了独立、安全的登录界面，大量服务还支持移动应用。

聪明政府的最好例子是爱沙尼亚。这个只有654.38+0.3万公民的波罗的海国家，被联合国提名为“十年最佳电子政务内容”。与外部或内部的每一次互动都是数字化的，爱沙尼亚政府完全控制着自己的数据。此外，议会正在实施无纸化办公、法律文件的电子签署和全面电子商务。因为所有的服务都是互联的，所以报税非常简单。

我们将看到世界各地越来越多的政府开发智能解决方案。我们也会看到更多的政府开放自己的数据集，应用开放API(应用编程接口)，方便创业公司和企业与政府部门对接。这不仅会加速政府智能化的进程，甚至可能收获更多。

6.增强大数据安全性，防止数据泄露。6.增强大数据安全性，防止数据泄露。

随着数字化进程，物联网将事物连接成网络，大数据的安全变得越来越重要。在过去的几年里，我们遇到了很多大规模的数据泄露事件，包括Ashley Madison hack(婚外情网站)和TalkTalk(英国宽带服务提供商)的黑客攻击。

基本上以后任何组织都有可能被黑。如果没被黑，说明根本不重要。因此，任何组织不仅要注重防范安全漏洞，还应该在遇到黑客攻击时实施正确的危机应对计划。

7.智能机器带来的雾分析开始了。

雾计算正迅速获得巨大的发展势头。雾计算是指连接物联网的终端设备和存储数据的云计算之间促进存储、传输和计算。随着物联网的进步，雾计算正在获得动力，因为传感器已经变得相当复杂，它们现在可以收集大量数据。

根据Gartner的说法，智能机器是新的现实。所以未来我们会看到更多的智能机，有越来越精密的传感器，可以收集大量的数据。组织将不得不转向雾分析，以使数据可管理，保持洞察力可用并最大限度地降低成本。