目前推出的通信大數據行程卡服務中,移動用戶可通過短信、小程序、二維碼、網頁等查詢本人前14天到過的所有地市信息,目前累計查詢量超過4.5億次,已覆蓋全國15.8億移動用戶。
數據來源:中研普華產業研究院
二、中國大數據行業上游市場發展前景趨勢
1、大數據和開源
Apache Hadoop、Spark和其他開源應用程序已經成為大數據技術空間的主流,而且這種趨勢似乎可能會持續下去。一項調查發現,近60%的企業采用Hadoop集群投入生產。Hadoop的使用量每年增長32.9%。
2017年,許多企業將擴大對Hadoop和NoSQL技術的使用,并尋找加快大數據處理的途徑。許多人尋求能夠讓他們實時訪問和響應數據的技術。
2、內存技術
內存技術是企業正在研究加速大數據處理的技術之一。在傳統數據庫中,數據存儲在配備有硬盤驅動器或固態驅動器(SSD)的存儲系統中。而內存技術可以將數據存儲在RAM中,并且存取速度要快很多倍。Forrester公司的一份報告預測,內存數據結構市場規模每年將增長29.2%。
目前有幾家不同的供應商提供內存數據庫技術,特別是SAP、IBM、Pivotal公司。
3、機器學習
隨著大數據分析能力的進步,一些企業已經開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一個分支,其重點在于允許計算機在沒有明確編程的情況下學習新事物。換句話說,它分析現有的大數據存儲庫來得出改變應用程序行為的結論。
機器學習是2018年十大戰略技術趨勢之一。當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法,以創建理解、學習、預測,以及潛在地自主操作系統。
機器學習在當前的大數據技術中扮演著重要的角色
4、預測分析
預測分析與機器學習密切相關。實際上,機器學習系統經常為預測分析軟件提供引擎。在大數據分析的早期,企業正在回顧他們的數據,看看發生了什么,然后他們開始使用分析工具來調查為什么發生這些事情。而預測分析則更進一步,可以使用大數據分析來預測未來會發生什么。
目前使用預測分析技術的企業數量很低,只有29%。然而,最近有很多供應商提供了預測分析工具,因此隨著企業越來越多地了解這個強大工具,這個數字可能會在未來幾年飆升。
5、大數據智能應用程序
企業使用機器學習和人工智能技術的另一種方式是創建智能應用程序。這些應用程序通常包含大數據分析,分析用戶以前的行為,以提供個性化和更好的服務。現在人們非常熟悉的一個例子是當前推動許多電子商務和娛樂應用程序的推薦引擎。
名列Gartner公司的報告中第二位的技術是智能應用程序。在接下來的十年中,幾乎所有的應用程序和服務都將包含一定程度的人工智能。這將形成一個長期的趨勢,將不斷發展和擴大人工智能和機器學習應用程序和服務的應用。”
6、智能安全
許多企業也將大數據分析納入其安全戰略中。組織的安全日志數據提供了有關過去的網絡攻擊的寶貴信息,企業可以使用這些信息來預測、預防和減輕未來的攻擊。因此,一些組織正在將其安全信息和事件管理(SIEM)軟件與Hadoop等大數據平臺進行整合。其他公司正在轉向采用安全廠商提供的服務,其產品包含大數據分析功能。
7、物聯網
物聯網也可能對大數據產生相當大的影響。企業中有31.4%推出了物聯網解決方案,另外43%的企業希望在未來的一年內進行部署。隨著所有這些新設備和應用程序的上線運行,企業將會體驗到比以往更快的數據增長。許多企業需要新的技術和系統,以便能夠處理和理解來自物聯網部署的大量數據。
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2020-2025年中國大數據行業深度發展研究與“十四五”企業投資戰略規劃報告
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