伴隨著大資料的發展，如今很多的人們都都投入了大資料開發的洪流中，不過相對也有著不少的朋友還對大資料的發展還比較迷茫，大資料發展趨勢是什麼?接下來就來為大家解析一下吧。

開源解決方案

有許多可用的公共資料解決方案(例如開源軟體)，已經在加速資料處理方面取得了相當大的進步。它們現在也具有允許實時訪問和響應資料的功能，因此它們將在未來蓬勃發展，並受到高度需求。邊緣計算在物聯網迅速發展的趨勢影響下，許多公司開始轉向連線裝置，以收集更多關於客戶或流程的資料。這就產生了對技術創新的需求，旨在減少從資料的收集、分析到採取行動的滯後時間。邊緣計算提供了更好的效能，因為流入和流出網路的資料更少，雲計算成本更低，即使公司要刪除從物聯網收集到的不必要的資料，公司也可以從儲存成本和基礎設施成本中受益。此外，邊緣計算還可以加快資料分析，讓公司有充足的時間做出反應。

更智慧的聊天機器人

在人工智慧技術的推動下，聊天機器人現在被用來處理客戶查詢以提供更個性化的互動，同時不再需要實際的人工人員。機器人在處理大量資料時，能夠根據客戶在查詢中輸入的關鍵字來提供相關答案。而在互動過程中，他們還能夠從對話中收集和分析客戶的資訊，這個過程可以幫助企業開發更精簡的策略，提供更愉快的客戶體驗。

更智慧、更嚴格的網路安全

由於過去那些被曝出的涉及駭客攻擊和系統入侵的醜聞，各機構開始將重點放在加強資訊保密上。物聯網也引起了人們對所收集資料的關注，其中網路安全是個大問題。為了應對這一迫在眉睫的威脅，大資料公司開始利用資料分析工具來預測和檢測網路安全威脅。大資料可以透過將安全日誌資料整合到網路安全策略中，提供有關過去威脅的資訊，幫助公司防止和減輕未來駭客攻擊以及資料洩露的影響。

大資料其實算是很前沿的一個行業方向了吧。不過現在科技發展迅猛，資料也許已經慢慢降低在市場中的權重了，未來可能是人工智慧，科技研發，生物製藥比較有前景了。而這些科技行業其實可以說不太需要什麼使用者資料。就好比研製火箭，研製特效藥，研發阿爾法狗，這些其實都不需要使用者什麼資料的，高科技進入門檻就比較高了，比較專業了，如果大資料OK的話就繼續做吧，畢竟也算白領行業一幫人進入不了。

這是一個非常好的問題，也是很多大資料初學者，或者是大資料從業者面臨的問題之一，作為一名科技工作者，我來回答一下。

首先，從大資料自身的發展前景來看，未來大資料的價值空間會越來越大，在工業網際網路的推動下，大資料會廣泛落地到傳統行業領域，所以當前不論是創業者還是職場人，進入大資料領域發展會有大量的機會，這一點是沒有問題的。另外，大資料也是新基建計劃的重要內容之一，這必然會進一步促使更多的行業資源和社會資源向大資料領域彙集。

從當前大資料領域的崗位方向劃分來看，大資料分析、大資料開發和大資料運維是比較常見的三大方向，這三大方向的發展前景都比較廣闊，當前大資料開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高。從近些年大資料方向研究生的就業情況來看，畢業生逐漸開始從演算法崗位向開發崗位轉換，一方面原因是演算法崗位相對比較少，另一方面開發崗位的薪資待遇與演算法崗位也基本上持平了。

在行業應用領域進行創新的技術門檻相對較低，在技術實現上可以基於大資料平臺來開發各種模式，但是行業創新對於從業者的行業知識要求比較高，從業者要有較強的行業認知能力，這往往需要技術人員與行業專家進行合作，這是非常重要的。

最後，在大資料領域發展一定要重視技術發展趨勢和社會發展趨勢，既要潛心鑽研，同時也要重視與技術專家和行業專家的交流。