大数据的发展趋势-数据的趋势分析-数据变化趋势分析专业术语
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预计在 2023 年，大数据的市场规模会增长到 770 亿美元。企业对数据科学家的需求在不断增长，并且呈指数级态势。很多人都预测，在接下来的五年时间里，数据科学家这一职业将会是最受欢迎的。本文对 2023 年的一些大数据趋势进行了介绍。[][]
过去几十年间，大数据技术一直处于稳步发展的状态。21 世纪意味着迎来一个技术进步的崭新时代，这些技术涵盖了从自动驾驶汽车到指纹以及面部识别等生物识别安全系统。
大数据是第四次工业革命的重要组成部分，它持续在改变着人们所生活的世界。各个行业每天都会产生数量庞大的数据，并且据预测，到 2023 年，大数据的市场规模将会增长至 770 亿美元。
企业对数据科学家的需求正呈指数式上升。很多人预判，在接下来的五年当中，这会成为最受青睐的职业。不论属于何种专业领域，基础的数据科学技能都能够给企业提供在该领域开启充满活力且有前景的职业生涯所需要的广泛知识。接下来将对 2023 年的一些大数据趋势进行探讨。
混合云存储
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很多企业不再将内部部署数据存储设施用于存储海量数据。当前的大数据趋势是云计算，它能为企业提供混合云解决方案。这样企业无需投入成本高昂的存储基础设施，也无需因托管和安全问题而完全依赖公有云提供商。
许多企业都在寻求混合云解决方案。他们会在微软 Azure 服务器上存储一些信息，在谷歌云服务器上存储一些信息，在 AWS 等服务器上也存储一些信息。同时，他们会在本地存储其他更敏感的数据。这种策略确保他们既能保留所有私有数据的控制权，又能受益于公有云提供的强大功能。
边缘计算与云计算齐头并进，是又一个大数据趋势，此趋势用于处理靠近收集地点或网络边缘的数据。为了减少响应时间，把数据发送到边缘，这成为处理对时间敏感数据的一个很好的选择，就像从自动驾驶汽车上的传感器收集数据那样。
是一种将数据管理流程相结合的方法，这种方法能够消除数据生命周期与分析流程中的障碍，进而提高企业的数据流效率。这样做可以简化业务流程，保证企业能够更便捷地访问数据并与之交互。同时，它还能让企业运用人工智能和其他颠覆性技术。提高数据速度和质量的一些方式如下：
人工智能/机器学习分析
人工智能和机器学习是大数据分析领域的重要趋势之一。这项技术在世界各地的企业中得到了广泛应用。整合了该技术的企业能够实现更多工作流和流程的自动化。同时，还可以提高决策的准确性和速度。
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人工智能/机器学习解决方案能够以多种方式获得价值。
向量相似度搜索
向量相似性搜索包含把图像、文本或音频转化为向量这一过程。在机器学习中，这些向量用于让连接数据的搜索与检索变得更快速且更准确。向量相似搜索是大数据领域中一个不断增长的趋势，因为它把算法和深度学习技术相结合，依据概念理解来搜索和发现项目，而非采用查找关键字这种传统的搜索方式。这项技术的实际应用涵盖了电子商务。网站访问者能够获得与他们的搜索标准完全相符的匹配，或者获得与他们的搜索标准类似的匹配。这样做可以提高购物者的参与度，并且最终能够提高销售机会。
这些是一些趋势，如上所述，企业可以利用大数据来保持领先于竞争对手，并且可以利用大数据来确保长期成功。
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