2021年大数据生长十大趋势：抓准一个，就能掌握先机

导读：如何激活数据价值、真正从大数据中“淘金”，成为2021年大数据的重中之重。大数据究竟如何连续不停地影响组织和机构，以及它给这个世界带来了何种影响，本文特别梳理出2021年大数据技术相关趋势与关键点，以便大家能够在快速生长的数字化时代抓住机缘，快人一步。如今，以人工智能、大数据、云盘算、物联网为代表的智能化技术，正逐渐成为各行各业生长的新驱动力。

值得强调的是，在企业组织中，越来越多机构对大数据的重要性越发受到重视。据相关部门统计，大数据以及相关领域在2023年将到达103亿美元以上，显然我们已经成为数字世界中活跃的分子。

那么，大数据究竟如何连续的影响组织和机构，以及它给这个世界带来了何种影响，本文特别整理出2021年大数据技术相关趋势与关键点，以便大家能够在快速生长的数字化时代抓住机缘，快人一步。趋势一：数据融合与数据价值挖掘数据融合对于数据价值挖掘来说，具有重要的意义。数据融合的使用需要尺度规范先行，实现数据可见性、数据易明白性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性、数据宁静性。

数据挖掘和AI分析需要面临海量处置惩罚能力、云边端协同、建模、人与数据融合、数据自身宁静、隐私与商密掩护等挑战，需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的问题，开发出更多的大数据和AI分析技术。趋势二：知识图谱与决议智能随着大数据的生长，企业和公共机构越来越需要将差别的数据举行有效链接，从而形成新的动态知识，以辅助企业和公共机构的决议。这就需要运用图数据库、图盘算引擎和知识图谱，而知识图谱是图数据库和图盘算引擎的重要应用场景。

凭据DB-Engines排名分析，图数据库关注热度在2013年到2020年间增长了10倍，远远高于其它数据库或数据引擎。其中，用户画像和信用档案则是知识图谱的新应用场景。现在，海内众多大型云厂商以及一些初创企业都在结构图数据库、图盘算引擎和知识图谱，特别是知识图谱已经开始深入应用到金融、工业、能源等多个行业和领域，成为企业决议的重要技术平台与工具。

趋势三：数据处置惩罚实现“自治与自我进化”随着云盘算的生长、数据规模连续指数级增长，传统数据处置惩罚面临存储成本高、集群治理庞大、盘算任务多样性等庞大挑战；面临海量暴增的数据规模以及庞大多元的处置惩罚场景，人工治理和系统调优捉襟见肘。因此，通过智能化方法实现数据治理系统的自动优化成为未来数据处置惩罚生长的一定选择。人工智能和机械学习手段逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域，有效降低数据盘算、处置惩罚、存储、运维的治理成本，实现数据治理系统的“自治与自我进化”。

数据治理系统一直以来是企业IT架构的重要组成部门，随着物联网、云盘算技术的深入生长和开源生态的不停完善，传统数据治理的局限性日益凸显，存储容量有限导致公司无法长时间存储和治理海量数据集，元数据泉源广泛、种类繁多，具有多源、异构的特点，这使其在治理上面临数据汇聚、集成、存储和检索成本高的问题；另一方面盘算资源匮乏，缺乏统一治理接口和大数据处置惩罚情况所需的可伸缩、可拓展的灵活性和高效性。数据治理系统需要负担越发庞大的多租户、多任务下的执行事情，人工手动治理和运维再也无法有效应对海量多源异构的数据规模和富厚庞大的数据处置惩罚场景带来的问题和挑战。传统模式下，系统超载、资源消耗过剩不仅要影响到其他正常运行的系统作业，而且需要大量的人力资源举行系统排查和纠正，难以确保系统有效率的运行状态。

因此通过智能化方式实现数据治理系统的升级优化将成为未来数据盘算与处置惩罚的一定趋势。将系统技术与人工智能技术相联合，使用机械学习算法在数据堆栈与数据库系统治理、资源调理、引擎优化、压测生成等各个方面举行数据系统的自我治理，人工智能将充实嵌入到数据处置惩罚的整个生命周期，资助提高数据查询的效率，提升整体资源调理的优化性。同时，系统技术也将更多地辅助人工智能的深度生长，在大规模多样化数据集上举行高效的数据挖掘和机械学习优化分析的模型选择、元参数搜索、自动化的元数据学习、非结构化数据与结构化数据融合处置惩罚等事情，从而资助系统变得越发智能、宁静和可靠。

趋势四：数据中台成未来生长热点2020年，纳斯达克涨幅较大的企业，多集中在“Big Five”中谷歌、Facebook、苹果等5大数字化企业，其他企业基本没有变化。可见，在今天所有庞大的不确定中，只有数字化是确定的。

而使用好大数据技术，掌握以数据为驱动的理念，则成为企业走上数字化门路的一定选择，因为高效的商业模式必将取代低效的商业模式。企业想要通过数字化运营制定出更好的竞争与运营计谋，资助其在猛烈的竞争中取得优势，并在此历程中为企业缔造出真正的价值。数据中台则能够资助企业提升运营模式和实现数据驱动IT构架，即时洞察谋划历程，快速反映市场变化，实现精准营销，快速推出适应市场需求的产物，从而实现数字化顺利且快速的转型。

趋势五：云原生重塑IT技术体系在传统开发情况里，漫长的产物开发、测试和上线周期，不稳定的产物研发效能是企业IT向导者和开发人士面临的焦点问题和挑战，同时在应用法式的部署历程中，软、硬件情况等基础设施的技术庞大性很大水平束缚开发人员对于业务实现的生产力，受制于数据库、数据中心、操作系统等传统架构的局限性，制定的业务解决方案需要不停妥协与折中，效能也可能大打折扣。以容器、k8s、ServiceMesh、Severless为代表的云原生技术将充实沿用云盘算的设计理念，全面使用漫衍式、可拓展、灵活性的云盘算架构，到达毫秒级此外极致弹性能力，从而应对业务突发场景；同时基于云原生平台系统高度自动化的资源编排调理机制，实现应用的可拓展和易维护，通过微服务助力应用敏捷开发，进而大幅降低业务的试错成本，提升业务应用的部署和迭代速度。另一方面，云原生将网络、服务器、操作系统、业务流程等基础架构层高度抽象化，更高效地应用和治理异构硬件和异构情况下的各种云盘算资源，向上支撑多种负载，包罗大数据盘算、区块链、人工智能等创新性的服务，高效解决部署一致性问题，并极大地降低云服务的使用门槛，让开发者只需关注业务逻辑自己并最大水平回归到应用法式的开发环节，专注于用户服务和商业价值的缔造历程，从而资助企业实现快速创新。云原生将重塑IT技术的全链路体系，在开发、测试、上线、运维、监控和升级等环节中形成新的技术尺度，通过技术生态推动整个云盘算的尺度化，使大规模、可复制的跨区域、跨平台和跨集群的部署能力成为可能，将更多敏捷、漫衍式、可扩展的技术红利带给企业和开发者。

趋势六：大数据推动康健革命新冠肺炎的盛行作为导火索，需要更多的技术手段来解决康健这一课题。一场由大数据推动的康健革命即将到来，在新的一年里，我们将看到它开始发挥更多实际价值。由此，大数据逐渐成为解决康健相关问题的切实方法，人们欣喜的看到这些努力正在酿成努力的结果。最近，Google的深度学习项目Deepmind的重大技术飞跃，预计它将对医疗康健行业举行彻底厘革。

通过Deepminnd的AlphaFold项目，它能够解决生物学的最大挑战：它乐成地从卵白质氨基酸序列中，确定了卵白质的三维形状，解决了一个50余年的生物学难题，比科学家预想的解决方案提早了几十年，而且凌驾了其它一百多个研发小组。此项突破意味着医学的突破性希望，可能会给药物制造带来突破性解决方案，包罗对人类疾病好比癌症、痴呆、感染病等。

趋势七：增强数据分析已经成为主流数字化与增强数据分析的趋势越发现显，一个主流挑战是大数据市场正在不停增长，数据荟萃变得如此之大，处置惩罚息争释它是现在的一项重大挑战。增强分析通过使用机械学习与人工智能技术，对数据举行自动化准备、清洗、共享以及分析数据，并解决问题。做过数据分析的开发者应该知道，这本质是将海量数据转换拆分为小颗粒度并可分析的数据荟萃。

增强分析将在2021年正式成为主流技术趋势，到2025年，增强数据分析市场的复合年增长率将会达31.2%。Gartner数据表现，在2021年，增强分析将成为商业智能（BI）的主流驱动气力。

趋势八：增加对图表的关注据Gartner表现，知识图谱作为五大新兴技术趋势之一，它可以弥合人与机械之间的鸿沟。凭据Dataversity对的知识图谱界说，即资助捕捉许多差别观点的数据资产；协调捕捉数据并尺度化数据分类；通过统一捕捉数据来显示关系。随着数据集的不停扩大，数据也变得越来越难以分析和明白，知识图谱因此显示出其价值所在。

知识图谱是将工具、观点和事件相互关联形貌的荟萃，这些形貌通过链接和语义元数据方法，为建立数据提供更良好的上下文体系，这样可以更利便的分析、集成、共享和统一数据。在资源形貌框架中，知识图谱提供了一个框架，可以利便地表现种种类型的数据，并具有互操作性和尺度化。

趋势九：数据宁静热度连续上升大数据、数字经济要通过相应的执法制度以及相关措施来保障康健生长。一是改变盘算方式，边盘算边掩护；二是构建免疫系统，改变宁静体系结构；三是网络系统宁静要构建“宁静办公室”“警卫室”“宁静快递”这“三重”防护框架；四是对人的操作会见计谋四要素(主体、客体、操作、情况)举行动态可信怀抱、识别和控制；五是对“风险分析、准确定级”“评审存案、规范建设”“感知预警、应急反制”“严格测评、整顿完善”等环节举行全程管控，技管并重；六是到达非授权者重要信息拿不到、系统和信息改不了、攻击行为赖不掉、攻击者进不去、窃取保密信息看不懂、系统事情瘫不成等“六不”防护效果。趋势十：数据控制备受关注现在企业生成、存储和移动的数据比以往任何时候都要多。AI和ML等相关技术需要大量数据举行分析和关联，以开发业务和IT智能。

可是，企业必须审慎治理这些不停增长的海量数据，以限制容量，确保实时性、防止更改或删除，以及最大水平地淘汰跨网络的移动。专家预计，到2022年70%的数据将源自数据中心外，这是困难的挑战。

这里的问题不在于数据量，真正的问题在于数据治理、数据掩护（需要遵循业务和法例要求）以及数据移动，从数据源到应用法式，可处置惩罚数据以为业务获得有意义的效果。现在有两种主要方法可以解决数据治理问题。第一，企业必须投资于更大更快的网络毗连，以便凭据需要在主数据中心之间往返移动远程数据。

第二，IT团队应部署数据精简事情流，并在边缘执行更多的数据分析和处置惩罚，而且仅将经由预处置惩罚或分析的数据集返回给主数据中心。参考文章：《IEEE全球CIO、CTO会见调研：2021年的机缘和挑战，以及关键的科技趋势》《阿里达摩院公布2021年十大科技趋势》21CTO《2021年大数据技术的五个生长趋势》Gartner《云原生基础设施未来的八大趋势》。

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