大数据技术的未来发展趋势怎么样？_大数据技术演进趋势

所谓大数据技术，就是对海量数据进行科学分析和有效处理的一种先进技术形式。该技术的优点主要在于可以对各种风格、类型的海量数据进行处理。相较于网络数据的传统处理技术，大数据技术的应用不仅可以实现数据处理量显著扩大，还可以实现各种复杂类型数据的快速处理。

因此，随着大数据技术在当今社会各个领域的应用，各行各业的发展及其经济效益的提升都拥有了足够的技术支撑。基于此，大数据技术的应用现状及其在未来的发展趋势越来越受到当今社会各个行业的关注与重视。

小亿下面想分享一些关于大数据技术的拙见。

一、大数据技术概述

大数据技术对社会生产生活中所产生的各种数据进行科学筛选，并从中快速获取具有研究价值的数据信息的一种新型产业类技术形式。在大数据技术中，大数据的采集、预处理、管理、储存、分析以及应用等都是其核心技术。由此可见，对大数据处理技术而言，核心并不仅仅在于海量数据信息的处理，而是在海量数据信息中发现有价值的信息，并将其应用到特定领域。大数据技术不仅可以处理庞大的信息，还具备非常快的计算速度，且能够对多样化的数据进行处理。

相较于网络数据的传统分析和处理技术，大数据技术的优势主要表现在以下几个方面：

第一，它有庞大的数据体，其储存单位可以从TB(太字节)直接跃升到PB(拍字节)，且这种以PB为单位的数据储存方式已经广泛应用到各大企业中，由此可充分证明大数据技术自身所具有的海量性特征。

第二，大数据处理技术在复杂数据信息的处理中更加适用，该技术的应用可以让复杂问题得以简化，并让信息更加直观。

第三，大数据技术可以对更多类型的数据信息进行处理，如地理位置、图片和视频等。第四，大数据技术具有速度快和实用性等特征，可通过快速传输的方式实现数据传递与取用，可以让很多复杂数据更加便于处理，实现数据处理工作效率的显著提升。

二、大数据技术应用现状的分析

当前，大数据处理技术已经在各行各业中得到广泛应用，而且很多国家已经将此技术和人工智能技术进行良好结合，进而充分发挥出了这两项技术的优势。从目前我国的大数据技术来看，其应用和发展都十分迅速，该技术在信息管理、企业管理、电子政务、金融、制造、科研、教育、能源等各个领域的发展与变革中都发挥出了显著优势。以下是大数据技术在我国几个典型领域的应用现状的分析。

1、在工业物联网领域的应用

所谓工业物联网，就是在工业生产过程中所涉及的产品、设备等各项数据的采集和管理。通常情况下，其数据管理采用远程管理形式，如设备的历史数据处理、运行状态监控等。而在工业生产设备长期运行监控过程中，获取的大量数据则是对工业生产企业进行产能分析、设备故障发生概率以及产品合格率检测等主要信息来源。因这些数据十分庞大，我们就将其称为工业大数据。在对工业大数据进行采集、预处理、挖掘、分析和储存的过程中，一方面需要通过专业化平台进行分析、储存与展现；另一方面则需要借助于大数据技术中的数据驱动技术进行各种设备故障的检测，以此实现工业生产设备的合理优化。

比如，潍柴公司借助工业大数据技术对工程机械进行了科学定位和远程监控，以此实现对各工程机械设备的工作时间计算以及故障预警等监控。北方重工企业和上海隧道工程企业在对工业大数据技术应用的过程中，通过和高校之间的合作实现了盾构挖掘机的远程监控与故障预警。美的集团也对工业大数据技术进行了科学应用，在美的集团成立的空调生产车间中，借助Digital Twin技术，可实时监控设备运行状态。另外，工业大数据技术也十分适用风力发电与钢铁等行业的设备能耗分析以及运行状态监控，而且应用效果十分显著。

2、在用户画像中的应用

网络信息时代，人们会将大多数闲暇时间花在手机上，在这样的情况下，各种基于手机客户端的视频平台、音乐平台、咨询平台以及购物平台等相继出现。比如，在手机购物平台的应用中，人们进行商品选择就像是对“消费者数据填空题”进行的回答，借助大数据技术中的数据挖掘技术，平台能够总结出用户的购物类型，当用户下一次登录该购物平台时，平台终端会根据用户之前购买的商品进行类似商品推送。同样的，在其他平台的应用中，借助于数据挖掘技术，也可以挖掘并记录下用户的习惯，以此实现相关信息的推送。由此可见，大数据技术中的数据挖掘技术可通过用户对相应平台的应用习惯进行用户“画像”，以此实现对用户年龄、性格、爱好以及消费等级等各项信息的推断。另外，运用数据挖掘技术也可以对用户的人口属性、兴趣特征、资产情况、消费特征、常驻城市以及位置特征等进行科学推断，让用户画像更加具体。

3、在医疗领域的应用

大数据技术在医疗事业中发挥的作用也越来越显著。借助大数据技术中的数据分析技术以及数据挖掘技术，可实现医疗行业生产力的有效提升与护理水平的良好改进，以此进一步增强医疗领域的市场竞争力。目前来看，大数据技术在我国医疗领域的应用现状包括以下两点。第一，通过大数据技术的应用，可实现各种疾病的科学分类与总结，进而形成相应的专家库，实现医务人员工作效率显著提升，并进一步降低患者就医过程中的成本消耗及身体伤害。第二，通过大数据技术的合理应用，医生可对病人的治疗过程进行远程控制，这样便可实现患者住院率显著降低，让资源配置实现最优化。

例如亿信华辰帮助丹阳市妇幼保健院建设的医院运营管理一体化平台，实现了基于医院战略发展的需要，医院信息化经过这些年的建设信息系统面临转型，即从面向应用到面向分析的转型，同时能够提升信息系统价值，使信息化向数据分析、决策支持领域迈进。

同时帮助医院IT基础建设成形，领导开始关注如何利用信息做运营管理的辅助决策，BI的建设变得顺理成章，还提供对多个应用系统数据进行关联和整合的便利手段，提供对海量数据的洞察力，挖掘数据潜在价值的，帮助医院优化运营。

4、在教育领域的应用

在科学技术发展与教育改革深化的过程中，大数据技术在教育领域发挥的作用日益显著。目前来看，大数据技术在我国教育领域的应用主要分为3个方面：第一是在适应性教学中的应用，第二是在教学规律发现中的应用，第三是在校园信息化管理中的应用。比如，运用基于大数据技术的Learnsprout系统，可对高考备考进行科学评价，及时发现学生学习过程中的问题所在，通过早期干预的方式来解决学生的学习问题，并根据实际情况提供辅助，这样可有效提升学生的学习效率与质量。

又如亿信华辰帮助某双一流大学建设的教育大数据管理平台，就基于该基于高校海量数据，采用“平台+数据+服务”的设计理念，通过最优的数据模型算法计算采集有价值信息，深化教务管理、教学资源、教学资产等各个业务基础数据系统关联，构建集数据展现、多维分析、指标监测、阈值预警、综合评估、画像场景于一体，涵盖日常管理、学生成长、教师发展等业务需求的统一平台。它是一个将高校数据转化为有智慧能力，提供教学全过程数据分析服务的平台。

其通过信息化技术手段推进高校系统改革与现代化转型，以数据驱动高校发展，落实“一校一分析”， 为高校领导者提供决策分析服务，助力科学管理，为老师提供教学全过程数据支撑服务，提高教学质量，全面挖掘、释放高校数据资产价值，实现学校教学管理精细化、教学服务科学化、决策应用智能化发展。

5、在生态系统中的应用

在生态系统中涉及的大数据主要包括植被、土壤、海洋以及大气等各种生态数据。这些数据不仅具有非常庞大的信息量，而且信息类型十分复杂，传统形式的数据分析和处理技术并不能有效满足实际的分析与处理需求，而通过大数据技术的合理应用，便可实现各项生态系统数据信息的分析与处理。比如，在气象观测中，将大数据技术应用到大气数据分析与可视化系统中，便可通过数据分析系统和数据处理算法的科学结合实现对气象数据的精准分析和处理。

三、大数据技术发展趋势的分析

随着科学技术与各行各业的发展，大数据技术也将获得进一步的发展，以满足时代发展所需。从大数据技术的应用及其发展需求来看，该技术在未来的发展趋势主要体现在以下3个方面。

1、数据库框架的融合

在大数据技术的发展中，除了结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)数据库，NoSQL数据库发展也十分迅速。而在各类大数据平台上，图形、内存、列数以及关系等数据库将会实现有机融合。通过这样的方式，便可让各种场景条件下的数据处理需求得以全面满足，实现大数据技术良好发展。

2、数据技术的产业化应用

随着大数据技术不断发展与转变，其应用也逐渐朝着资源化方向发展。在此过程中，数据技术的发展将会趋于产业化，这样便可以让大数据技术为企业发展提供更好的数据支撑。同时，随着大数据技术不断发展，其数据应用也应该按照不同类别进行整合，这样才可以让数据技术实现应用性能的全面提升，以此确保大数据技术在未来的应用效果。

3、数据的深度挖掘

在大数据技术未来的应用和发展中，数据挖掘深度化是一项核心技术。随着当今数据挖掘技术在各个领域的广泛应用，大数据也实现了更加准确的应用，而大数据业务增加也使其与用户更加贴近，让用户需求得到更好的满足。在大数据技术的发展中，通过数据挖掘技术对用户进行深度标签的创建越来越成为当今大数据挖掘技术应用的热点内容。在大数据场景中，通过数据挖掘技术的合理应用，将会对用户行为进行更加深入的分析，并以此为依据进行深度标签的多角度、多层次创建。

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随着大数据技术的应用与发展，各行各业的发展都获得了更具科学性的技术支撑。在当今的工业物联网、医疗、教育、生态系统等各个领域，大数据技术都发挥了显著的应用优势。而在社会经济与科学技术不断发展的过程中，各行各业对大数据技术的应用需求也在不断提升，基于此，大数据技术在未来将会朝着数据库框架融合、数据技术产业化应用以及数据深度化挖掘的方向发展。这样便可让数据库技术更加顺应时代发展趋势，满足用户实际需求，通过不断发展与创新来促进各行各业良好发展。