摘要：在过去几十年，大数据技术一直在稳步发展。21世纪预示着一个技术进步的新时代，这些技术从自动驾驶汽车到指纹和面部识别等生物识别安全系统。

  在过去几十年，大数据技术一直在稳步发展。21世纪预示着一个技术进步的新时代，这些技术从自动驾驶汽车到指纹和面部识别等生物识别安全系统。
　　
　　作为第四次工业革命的重要组成部分，大数据继续改变着人们所生活的这个世界。所有行业每天产生海量的数据，预计到2023年，大数据的市场规模将增长到770亿美元。
　　
　　企业对数据科学家的需求也呈指数级增长。许多人预测，在未来五年内，这将是最受欢迎的职业。无论专业领域如何，基础数据科学技能都可以为企业提供在该领域开始充满活力和有前途的职业生涯所需的广泛知识。以下将探讨2023年的一些大数据趋势。
　　
　　1.混合云存储
　　
　　很多企业不再使用内部部署数据存储设施存储海量数据，云计算是当前的一种大数据趋势，可以为企业提供混合云解决方案，无需投资成本高昂的存储基础设施，也无需由于托管和安全问题而完全依赖公有云提供商。
　　
　　因此，许多企业都在寻求混合云解决方案，在微软Azure、谷歌云和AWS等服务器上存储一些信息，并在本地存储其他更敏感的数据。该策略确保他们保留所有私有数据的控制权，同时受益于公有云提供的强大功能。
　　
　　边缘计算与云计算并驾齐驱，是另一个大数据趋势，用于处理更接近收集地点或网络边缘的数据。为了缩短响应时间，将数据发送到边缘，成为处理时间敏感数据的一个理想选择，例如从自动驾驶汽车上的传感器收集数据。
　　
　　2.DataOps
　　
　　DataOps是一种结合数据管理流程的方法，通过消除数据生命周期和分析流程中的障碍，可以提高企业的数据流效率。通过这样做，可以简化业务流程，确保他们能够更好地访问数据并与其进行交互。它还能够让他们使用人工智能和其他颠覆性技术。DataOps提高数据速度和质量的一些方法包括：
　　
　　•增加的数据分析：随着物联网设备产生大量数据，企业有巨大的潜力获得新的见解。分析这些数据集以收集有意义的见解将需要DataOps等新技术。
　　
　　•预测分析：企业将寻求从数据中提取最大价值，以促进决策过程。此外，还需要通过自助预测分析最大化这些数据对客户的价值。这些分析可以产生有用的见解，而无需依赖专家，从而使他们能够做出快速而明智的数据驱动决策。
　　
　　•数据管理：全球每天都会产生各种形式的海量数据。目前估计每天产生5万亿字节的数据。管理这些数据对于人们来说是一个挑战。然而，机器学习让它变得更简单。通过将历史模式应用于新数据，机器学习技术可以管理和处理这些数据，从而消除对劳动力的需求，提高生产率。
　　
　　3.人工智能/机器学习分析
　　
　　人工智能/机器学习是大数据分析领域最大的趋势之一，在世界各地的企业都有广泛的应用，整合了这项技术的企业将能够使更多的工作流和流程实现自动化，可以提高决策的准确性和速度。
　　
　　人工智能/机器学习解决方案能够以多种方式获得价值。
　　
　　•预测消费者习惯和需求以推动销售。
　　
　　•供应链过程中的库存管理。
　　
　　•改善订单履行和交货时间，以提高整体客户满意度。
　　
　　4.向量相似度搜索
　　
　　向量相似性搜索涉及将图像、文本或音频转换为向量。这些在机器学习中用于使连接数据的搜索和检索更快、更准确。向量相似搜索是大数据中一个日益增长的趋势，因为它将算法与深度学习技术相结合，基于概念理解来搜索和发现项目，而不是查找关键字的传统的搜索方法。这项技术的实际应用包括电子商务，网站访问者会得到与他们的搜索标准完全或类似的匹配，以提高购物者的参与度，并最终提高销售机会。
　　
　　如上所述，这些是企业可以利用大数据保持领先于竞争对手并确保长期成功的一些趋势。
　　
　　编辑：Harris