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2023年大數(shù)據(jù)的市場規(guī)模將增長到770億美元。

企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求也呈指數(shù)級增長。許多人預(yù)測，在未來五年內(nèi)，這將是最受歡迎的職業(yè)。無論專業(yè)領(lǐng)域如何，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)技能都可以為企業(yè)提供在該領(lǐng)域開始充滿活力和有前途的職業(yè)生涯所需的廣泛知識。以下將探討2023年的一些大數(shù)據(jù)趨勢。

1.混合云存儲

很多企業(yè)不再使用內(nèi)部部署數(shù)據(jù)存儲設(shè)施存儲海量數(shù)據(jù)，云計算是當(dāng)前的一種大數(shù)據(jù)趨勢，可以為企業(yè)提供混合云解決方案，無需投資成本高昂的存儲基礎(chǔ)設(shè)施，也無需由于托管和安全問題而完全依賴公有云提供商。

因此，許多企業(yè)都在尋求混合云解決方案，在微軟Azure、谷歌云和AWS等服務(wù)器上存儲一些信息，并在本地存儲其他更敏感的數(shù)據(jù)。該策略確保他們保留所有私有數(shù)據(jù)的控制權(quán)，同時受益于公有云提供的強大功能。

邊緣計算與云計算并駕齊驅(qū)，是另一個大數(shù)據(jù)趨勢，用于處理更接近收集地點或網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)據(jù)。為了縮短響應(yīng)時間，將數(shù)據(jù)發(fā)送到邊緣，成為處理時間敏感數(shù)據(jù)的一個理想選擇，例如從自動駕駛汽車上的傳感器收集數(shù)據(jù)。

2.DataOps

DataOps是一種結(jié)合數(shù)據(jù)管理流程的方法，通過消除數(shù)據(jù)生命周期和分析流程中的障礙，可以提高企業(yè)的數(shù)據(jù)流效率。通過這樣做，可以簡化業(yè)務(wù)流程，確保他們能夠更好地訪問數(shù)據(jù)并與其進行交互。它還能夠讓他們使用人工智能和其他顛覆性技術(shù)。DataOps提高數(shù)據(jù)速度和質(zhì)量的一些方法包括：

?增加的數(shù)據(jù)分析：隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，企業(yè)有巨大的潛力獲得新的見解。分析這些數(shù)據(jù)集以收集有意義的見解將需要DataOps等新技術(shù)。

?預(yù)測分析：企業(yè)將尋求從數(shù)據(jù)中提取最大價值，以促進決策過程。此外，還需要通過自助預(yù)測分析最大化這些數(shù)據(jù)對客戶的價值。這些分析可以產(chǎn)生有用的見解，而無需依賴專家，從而使他們能夠做出快速而明智的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

?數(shù)據(jù)管理：全球每天都會產(chǎn)生各種形式的海量數(shù)據(jù)。目前估計每天產(chǎn)生5萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)。管理這些數(shù)據(jù)對于人們來說是一個挑戰(zhàn)。然而，機器學(xué)習(xí)讓它變得更簡單。通過將歷史模式應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以管理和處理這些數(shù)據(jù)，從而消除對勞動力的需求，提高生產(chǎn)率。

3.人工智能/機器學(xué)習(xí)分析

人工智能/機器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最大的趨勢之一，在世界各地的企業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，整合了這項技術(shù)的企業(yè)將能夠使更多的工作流和流程實現(xiàn)自動化，可以提高決策的準(zhǔn)確性和速度。

人工智能/機器學(xué)習(xí)解決方案能夠以多種方式獲得價值。

?預(yù)測消費者習(xí)慣和需求以推動銷售。

?供應(yīng)鏈過程中的庫存管理。

?改善訂單履行和交貨時間，以提高整體客戶滿意度。

4.向量相似度搜索

向量相似性搜索涉及將圖像、文本或音頻轉(zhuǎn)換為向量。這些在機器學(xué)習(xí)中用于使連接數(shù)據(jù)的搜索和檢索更快、更準(zhǔn)確。向量相似搜索是大數(shù)據(jù)中一個日益增長的趨勢，因為它將算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，基于概念理解來搜索和發(fā)現(xiàn)項目，而不是查找關(guān)鍵字的傳統(tǒng)的搜索方法。這項技術(shù)的實際應(yīng)用包括電子商務(wù)，網(wǎng)站訪問者會得到與他們的搜索標(biāo)準(zhǔn)完全或類似的匹配，以提高購物者的參與度，并最終提高銷售機會。