大資料未來的發展？個人認為有以下三個方面：

一、大資料服務於人工智慧技術，隨著人工智慧逐漸出現在我們生活中，很多人都驚訝於人工智慧的神奇，其實在人工智慧的背後一直都有大資料和雲計算兩個技術框架支撐著。

二、大資料將應用於各行各業，利用大資料探勘、資料分析等技術，對事物有一個數據化的瞭解。比如說：電子商務：抓取資料，分析使用者購買習慣，最佳化銷售策略……

三、大資料會與科技相結合，更好、更便利地服務大眾。比如說：無人機快遞、無人駕駛等

大資料是網路時代、數字時代的必然產物，也是這個時代的重要社會推進工具，未來會有更大發展，如在軍事、醫療、安全、商業等領域會佔據更加重要的位置。

對於我們的生活來說，大資料會省去我們很多不必要的時間成本與選擇成本。對應的，商業機會會非常巨大。大資料相關的商業應用會是一門長期看好的生意。

但是資料的濫用也會成為社會問題，比如個人資料洩露、大資料殺熟等，大資料的良性發展需要法規的護航，相信很快會有相關法律出臺。

大資料現在被廣泛應用於各個系統領域。幾乎每個有點實力的公司都有自己的大資料部門，或者搞大資料的。未來AI智慧也需要有大資料的支撐。可以說大資料未來非常好。

目前大資料就是個坑，各地紛紛建立來大資料中心，但是標配都是一堆伺服器和硬碟。然而沒有多少資料，而且工廠、商業企業的所謂的資訊化的資料大部分是it資料，而不是智慧資料，資料價值很低。

大資料在這給大家的定義這個大不是大量是很多維度，價值比較大。需要大量的價值資料模型、資料標籤、資料指標然後透過精算系統和深度學習讓資料起到商業價值。

目前整個社會還處於資料採集階段，透過感測器和資料軟體採集資料，目前最缺的是以商業指標為中心構建資料模型演算法，透過演算法設計資料標籤，這個難度是比較大。

否則無論你積累多少個T、GB的資料都是資料垃圾，未來大資料留存的主要是資料指標而非原始資料，透過資料指標的不斷的學習和人工的修正產生卓越的商業決策行動和商業模式。

這才是真的大資料！

聶潛nq1919，中國轉型升級聯盟發起人 AI區塊鏈經濟體系創始人

大資料作為一個工具，亞當斯密在國富論中定義經濟人（追求利益最大化的理性人）和1978年諾獎西蒙提出的有限理性結合出來用來統計人追求最大利益和人追求自我價值這種統一又矛盾體系的客觀工具，把行為經濟學用資料研究增加對商業的價值挖掘。

大資料的未來就是一個人類建設起來提高產出效率，實現整體自我價值體系提升的一個工具，而不是所有都可以用大資料解決，會淘汰掉一些初級分析類的工作崗位，也會產生出更高階的分析崗位，從商業價值上講大資料是有利可圖潛力巨大，能夠提高整個生產流通銷售的效率減少損耗，但從精神文明等其他方面講大資料做不到突破，因為大資料無法應對思想突變，實際上對世界產生觸動和改變的往往都是一些連續小機率事件形成的蝴蝶效應。

從目前大資料發展的趨勢來看，未來應該是很好的，不但大資料本身會成為一個蓬勃發展的行業，而且重要的是大資料在其他行業的應用，會有非常廣闊的發展空間。

大資料本身的意義在於對於資料的挖掘，透過對資料的加工發掘出其潛在的價值，同時把加工出來的資料運用到其他行業，讓其他的行業也實現增值與發展。所以大資料本身也形成了一個產業，大資料分析與挖掘，大資料開發，大資料成果交易等等。

其他行業需要就會促進大資料行業的發展，大資料促進雲計算的篷勃發展展就是一個很好的例子。大資料不可能用單臺計算機就能容納，從而採用分散式結構，依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存、虛擬化技術等，促進了雲計算的發展。

大資料也促進了另外一些行業發展，比如現在的電商行業，金融，醫療，農牧漁業，生物技術，智慧城市等等，很多依靠大資料的分析結果採取相應的行動，比如精準營銷、精準資訊推送、谷歌利用搜索關鍵詞預測禽流感的分佈、醫療行列利用大資料分析結果進行資源分佈等等。

大資料是一門蓬勃發展的行業，同時也促進其他行業利用大資料分析結果指導自己的行動，從而取得發展。

這幾年，大資料這個詞越來越火，但很多朋友對這個概念的認知程度卻停留在“一連串或龐大的數字”……所以，我們要探討“大資料”，就得先認識它的本質是什麼。

那麼，什麼是大資料？大資料≠大量資料

我從業電商行業十六年，以往我也鑽進牛角尖，認為“大量數值”就能稱之為大資料；在後來創業，我充分的支配、利用了手中的“大量資料（顧客）”拓展了多個領域的生意，我才有所頓悟，原來“大資料”是這麼美好！

① 首先，大資料肯定是體量龐大的

量大，當然是必要條件，但還不夠充分。說白了，大資料一定是大量的資料，但大量的資料不一定是大資料。這有點繞，好好腦補下！

② 其次，大資料肯定是多個維度的

這個維度是比較彈性的概念，我舉個例子；

百度，曾經用大資料做出來一份報告——《中國十大吃貨省市排行榜》，有個關於「xx能吃嗎」的問題，網友們的回答很有意思，：

寧夏網友最關心的竟然是“螃蟹能吃嗎？”，內蒙古、新疆、西藏網友最關心的是“蘑菇能吃嗎？”，廣東、福建、浙江等地的網友最關心的是“XX蟲能吃嗎？”……螃蟹都不敢吃的寧夏網友看到這份報告可能會嚇一跳：世上居然還有人吃蟲子！

得出這份報告，百度甚至沒有做任何的問卷調查，或是地區飲食文化的研究。它只做了一件事：收集「百度知道」裡7700萬條跟吃有關的問題。從食物的做法、吃法、營養價值、價格，到提問者所在的地域、時間，甚至連提問者使用的是手機還是電腦這樣的行為，都會被記錄下來成為資料。

那麼，我們可以看到百度收集到的資料有非常多的維度，這裡體現的就是大資料多維度的特徵。而下一步工作就是把多個維度的資料聯絡起來，透過計算機演算法得到有統計意義的規律。最終成果便是《中國十大吃貨省市排行榜》。

這裡請讀者注意的是：全面性和體量大這兩個特徵很容易混淆；前者指資料的覆蓋範圍廣，而後者單單指資料的體量很大。

譬如講，在大學裡做一個「學生對食堂飯菜好感度」的調查，如果你只調查了女生而不調查男生，這就叫不全面。

我再給大家舉個較詳細的例子：

2012年，一個叫內德·斯維爾的小夥子，竟然成功預測了美國50＋1個州的選舉結果！

在過去統計學家看來，這根本是不可能辦到的事情，而他之所以預測如此精準，是因為：他收集了幾乎所有，人們發表在社交網站、新聞媒體上的跟2012年大選有關的資料。

斯維爾收集的資料非常全面，幾乎覆蓋了每一個投票人的想法。如今的美國大選，特朗普和希拉里正打得火熱，多家媒體紛紛放出問卷調查，來看看民眾更偏向選哪個候選人。多數問卷結果顯示：希拉里會獲勝然而根據Twitter對50多萬用戶的統計結果，卻顯示55%的人認為特朗普會獲勝！

在選舉領域裡，媒體問卷和大資料的這個比例差距還是很大的。事實上，傳統的問卷調查有很多天生的缺陷，比如說無法做到體量大、全面性等等。還有些情況下，出於面子和道德壓力，傳統問卷並不能獲得人們的真實想法。

試想，如果百度的吃貨調查以問卷形式來做，估計很多人就不會在問卷上表明有“愛吃蟲子”的癖好，以免顯得自己非常怪異。但是人們在百度知道上的提問和回答，則沒有任何壓力，沒必要撒謊，所以反映的基本是真實想法。

這也是大資料調查之於問卷調查的一大優勢。

那麼，大資料的未來會是什麼樣子？

我也曾經沉迷過這個概念，尤其在創業初期那兩年，我以經營了2年的淘寶店鋪積累的“顧客群”為大資料裂變其他品類嚐到甜頭後，我不斷的思索“未來，我能透過大資料發展成什麼樣子”？

於是，我翻閱了很多文獻、資訊，也與圈中同行探討交流，我認為大資料未來會有七大趨勢。

第一個趨勢是物聯網，現今有84億件物品互相連結，遠大於全球人口數;不只是桌電、筆電或手機等3C產品相互連結，還有物流公司用智慧掃描器做智慧物流，這是可以改變消費者與企業的趨勢，但存在資安風險的問題。

第二個趨勢是智慧城市，這項趨勢的成敗取決於資料量跟資料是否足夠，這有賴於政府部門與民營企業的合作;此外，發展中的5G網路是全世界通用的規格，如果產品被一個智慧城市採用，將可以應用在全世界的智慧城市。

第三趨勢是增強現實(AR)與虛擬現實(VR)，這兩個技術最近開始降價跟提升質量，走向大眾市場，FB發表了頭戴式VR裝置Oculus Go，售價只要200美元；微軟也發表了VR系統，可搭配HTC、三星與ACER 等品牌的硬體使用。VR應用一開始以電玩為主，現在的應用卻超越電玩，例如可以用來教學，像他靠著VR裝置，把家裡的插頭電線完成配線，就像有水電技師在教學一樣。

第四個趨勢則是區塊鏈，這項技術本質是編譯碼跟加解密，可以有效加密資訊。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。

第五項趨勢是語音識別，語音識別是通用的無螢幕介面，可以迅速地整合在各項工具上，在智慧裝置跟手機上很好用，而Amazon的智慧喇叭Echo現在發展到第三代，可以開關智慧電燈、開口詢問就能搜尋資訊等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化，像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬體服務上。

第六項趨勢則是人工智慧(AI)，人工智慧需要被教育，匯入很多資訊才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。

第七項趨勢是數字彙流，這可能是對未來衝擊最大的一項趨勢，就是將上述六項趨勢合併起來的效果，像是84億個物聯網裝置，可用區塊鏈技術加強安全性;智慧城市透過物聯網，就能產生海量資料，這些資料需要由人工智慧進行分析;虛擬現實和語音識別也需要透過人工智慧不斷學習，這些科技發展息息相關，相輔相成，所以數字彙流是最重要的趨勢。

個人拙見，僅供探討，望更多的朋友能夠一同交流，一同成長！

網路發展迅速的時代，透過大資料統計，分析會看到很多細節的東西，指導發展的方向。

大資料前景一片良好，各行各業都需要大資料。

網上商城，透過大資料得到消費者的愛好和購買習慣，商品的需求量，時間段等。

傳統行業也在網際網路＋，透過大資料分析，及時調整戰略方向。

隨著大資料規模的不斷擴大，從而需要更高階速度更快的雲計算能力，所以兩者基本是相互關聯的關係，缺一不可。

目前的市場環境下，雲計算已經深入到我們的生活當中，在未來會有相對現在更加便宜，更大的儲存空間，用來計算。中小型企業也能使用雲計算來進行大資料分析。可以說在未來，比如我們想要在某地開上一家實體店，可以利用大資料分析附近的人群佈局和需求以及喜好。

大資料現在已經在各行各業開始應用，已經從趨勢變為優勢。未來更有趨勢的是5G、物聯網、人工智慧、量子計算等等。

大資料是我的主要研究方向之一，同時也在帶大資料方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，大資料是未來重要的發展趨勢之一，整個IT行業將以大資料為基礎來構建新的應用生態，基於大資料的應用將涵蓋物聯網、移動網際網路、人工智慧等諸多領域，同時大資料也是工業網際網路的重要基礎，是支撐工業物聯網發展的核心技術之一。

大資料未來的發展趨勢將集中在以下幾個方面：

第一：以大資料為基礎的網際網路應用新模式。大資料技術首先將給網際網路行業帶來變革，具體體現在三個方面，分別是以資料為基礎來驅動產品創新，以資料為基礎來驅動員工管理，以資料為基礎來服務客戶。由於網際網路行業自身既具有技術（資料分析等），同時也具有海量的使用者資料（以消費資料為主），所以在消費網際網路時代，網際網路公司得到了快速的發展。

第二：以大資料為基礎的產業網際網路。隨著5G標準的落地應用，產業網際網路成為了網際網路行業發展的下一個主要領域，一方面傳統產業急需透過網際網路技術來輔助完成傳統產業結構升級，從而促進傳統企業的創新和可持續發展，另一方面網際網路公司也急需透過產業網際網路市場來開啟新的快速發展模式。

第三：以大資料為基礎的科技創新。大資料的發展也在很大程度上促進了科技創新，以人工智慧為例，由於具備了海量的資料基礎，所以在機器學習、計算機視覺和自然語言處理方面，都取得了一定的發展和幾步。相信未來在大資料的持續推動下，人工智慧領域將帶來更多的創新應用。

大資料已經體現在我們的生活中了，很大程度的方便了我們的生活，弊端就是如何的去把控個人隱私問題吧，未來的方向肯定是大資料，這是大趨勢！

未來是資料時代！網際網路的普及，儲存技術的發展，使資料儲存變成現實，個體日常的行為軌跡和習慣被以數字的形式儲存，為大資料分析提供基礎資料，服務於各個行業。

大資料的發展已經是毋庸置疑了，同時還有物聯網和雲計算，是未來發展的三個行業，也是發展的戰略了。所以說，大資料會改變很多的行業，提高競爭力。不過目前大資料方面的人才比較少啊，需要得多。

大資料肯定是一個趨勢，我們每個人就是一個數據，一個人從出生到死亡都會記錄到你的一個ID號裡面，記錄你的一生，為你服務一生，管理一生，最後自己持有自己的資料股權。成為了李克強總理說過的人人持股。現在北京就在建設大資料區塊鏈商業街，是蒐集每個人的個人資料用的。6月份正式運營，全國要建立200條。

其實早在幾年前關於大資料的哲學意涵呼之欲出的時候，資料帶來權威的轉移就被不少學者大肆探討。

《人類簡史》赫拉利喜歡用結婚來舉例：婚姻的選擇權由中世紀的牧師遞交給了人文主義時代的“內心選擇”——但在未來，接棒者也許是Google，“我會問它，約翰和保羅都在追求我，他們兩個我都喜歡，但兩種感覺不一樣。我真的很難理清楚。鑑於你知道的所有資訊，建議我怎麼做？而谷歌會回答：我從你出生那天就瞭解你了。我閱讀了你所有的郵件，記錄了你所有的電話，知道你最喜歡的電影，你的DNA，以及心臟的所有歷史生物資訊。我有你每次約會的精確資料，我可以向你展示你每次與約翰或保羅約會時的心率，血壓和血糖水平的實時圖表。而且我瞭解他們就像我瞭解你一樣。基於這些資訊和我的高階演算法以及幾十年來關於數百萬對戀愛關係的統計資料，我建議你和約翰在一起，因為從長期來看，有87％的可能你和他在一起更滿意。”

肯定會有人問：人類會“愚蠢”到將一切選擇交由機器麼？

其實追溯歷史，對未知技術從警惕到“盲目信任”貫穿了人與機器共同進化的整個歷程，人類對技術的信任很難稱得上是“理性的勝利”，更多是習慣本身的勝出——要知道，未來機器並非主動“奪權”，而是當人類社會變數日趨複雜，機器又日趨聰慧之後的一種最符合邏輯的選擇：你最好接受機器給你的選項，因為它通常就是最好的。進一步推演，終有一日，維持社會正常運轉的決策複雜度會令人類感到疲憊不堪，那時，機器或將獨攬大權，這意味著人類與機器的命運將趨向一體。

不過坦率講，這種觀點倒也並不新鮮，既然赫拉利用“主義”作為資料的字尾，一定不會停留在這個層次。在他的論述中——我不知你能否理解這一點：在本質意義上，這個世界所有學科的底層邏輯都是資料或者說資訊本身。

譬如：生物演化就是生物體與環境之間持續不斷的資訊交換的具體表現，拋去“意識”不談，無論是否有量子成分，人腦看起來都挺像單純的資料分析過程；包括市場經濟（如同一個超級分散式計算機）在內的任何事物都可視作一個數據處理器。“貝多芬的第五交響曲，股市泡沫和流感病毒只是三個資料流模式，可以用相同的基本概念和工具來分析。”——你知道，能用同一套解釋體系“萬物歸宗”，從來都是成為教條的主要前提。

更進一步講，在資料主義看來：“宇宙是由資料流組成，實體或現象的價值由其對資料處理的貢獻決定。極端形式下，資料主義世界觀的支持者將整個宇宙看作是一個數據流，相信人類的宇宙使命就是建立一個包羅永珍的資料處理系統，而後融入其中。”

這倒是讓我想到了另一部著名“簡史”——《資訊簡史》的核心世界觀：這個世界上任何事物都可用資訊的方式量化，所謂“萬物皆位元”，位元是宇宙執行的最基本粒子，它們抽象，不可再分，存在於一個個“是”或“否”的判斷裡；整個宇宙就是一臺處理資料的巨型計算機，其存在“意義”即是記錄和處理資訊。

隨著IT行業的不斷髮展，大資料會是未來重要的發展趨勢，整個IT行業將以大資料為基礎來構建新的應用生態，當前大資料技術被廣泛應用於網際網路、政府機構、金融行業等，此外大資料是支撐物聯網發展的核心技術之一，也會與雲計算、人工智慧等前沿創新技術進行深度融合。

大資料未來的發展趨勢有以下幾個方面：

1.大資料推動物聯網的發展。

物聯網就是把所有物品透過資訊感測裝置與網際網路連線起來，進行資訊交換，即物物相息，以實現智慧化識別和管理。物聯網產生大資料，大資料助力物聯網。目前，物聯網正在支撐起社會活動和人們生活方式的變革，被稱為繼計算機、網際網路之後衝擊現代社會的第三次資訊化發展浪潮。物聯網握手大資料，正在逐步顯示出巨大的商業價值。

2.大資料推動科技領域的發展。

大資料的發展正在推動科技領域的發展程序，大資料的影響現在不侷限於網際網路領域，在金融、教育、醫療等諸多領域也有了不同程度的影響。在人工智慧研發領域，大資料也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，人工智慧是能夠充分利用大資料的一個領域，大資料為人工智慧帶來了更多的創新。

大資料會改變很多行業，而對於企業來說，需要提高核心競爭力，而企業的資訊化建設是其中的重中之重，但這個建設過程並不是一步到位的，需要統籌規劃分步實施，大資料平臺的構建屬於企業整體資訊化建設中的很重要一環，在構建時，需要先整體後區域性，有一個清晰明確的整體架構，這樣才能保證業務流程間的相互運轉、資訊化系統間的合理支撐，再逐步深入推進。

　　大資料技術火爆網際網路圈，學習的人絡繹不絕。透過對大資料開發的學習，你一定會獲益匪淺。在學習的過程中，你會對整個知識框架的掌握更加熟練，對知識體系的瞭解更加清晰和具體，邏輯思維能力不斷得到了鍛鍊。

　　學習是認真的，但選擇更重要，對於學習大資料其實也是有一定的要求的，先看看自己到底適不適合學習，如何做準備，再做決定也不遲。

　　1.對應屆生

　　個人覺得應屆生應該打好基礎，大學本科一般都會開設資料結構，演算法基礎，作業系統，編譯原理，計算機網路等課程。這些課程一定要好好學，基礎紮實了學其他東西問題都不大，而且好多大公司面試都會問這些東西。如果你準備從事IT行業，這些東西對你會很有幫助。

　　至於學什麼語言，我覺得對大資料行業來說，Java還是比較多。有時間有興趣的話可以學學scala，這個語言寫spark比較棒。

　　叢集環境一定要搭起來。有條件的話可以搭一個小的分散式叢集，沒條件的可以在自己電腦上裝個虛擬機器然後搭一個偽分散式的叢集。一來能幫助你充分認識Hadoop，而來可以在上面做點實際的東西。你所有踩得坑都是你寶貴的財富。然後就可以試著寫一些資料計算中常見的去重，排序，表關聯等操作。當你有了這些基礎之後，再系統學習的大資料開發，會事半功倍。

　　2. 對有工作經驗想轉行的

　　主要考察三個方面，一是基礎，二是學習能力，三是解決問題的能力。轉行需要勇氣，一不小心就會後悔，多以奉勸想要轉行的同志要好好考慮一下，看看自己適不適合學習大資料，是否能承受學習的大資料技術的壓力。

　　對於學習大資料技術之前，掌握一門程式語言是必須的，在這個基礎上就需要花費你很長時間，而這只是學習的一小部分，剩下的大資料核心技術還需要花費大量的時間。再有就是學習能力還是非常重要的，畢竟寫Javaweb和寫mapreduce還是不一樣的。大資料處理技術目前都有好多種，而且企業用的時候也不單單使用一種，再一個行業發展比較快，要時刻學習新的東西並用到實踐中。

　　每一次考察都是對自己人生的一次重視，當你下定決心的那一刻，其實就意味著你已經成功了一半了，而另一半就是參加大資料專業學習，主打全程面授的上課模式，專業的講解更讓你熟知大資料技術。

資料已經成為描述當今世界的精確語言，資料的產生與積累已成為當下最寶貴的共享資源之一，沒有資料就沒有世界不再是一句無足輕重的空話，而是掌控與駕馭世界的基礎。

大資料之所以大，一言以蔽之，包羅永珍。未來發展前景會怎樣，可想而知。在資訊與網路無處不在的世界，大資料猶如浩瀚的宇宙太空漫無邊際海量無限，一切的發展變化都是對於大資料的挖掘、積累與利用，資料就是一切。

比如人工智慧技術，無非就是資料邏輯的最優選擇。機器人技術，無非就是資料指令的最佳執行。自動駕駛技術，除了感知、收集、迅速處理資料之外別無秘方。一切可以想象的未來無一不是資料的運用。

未來世界金融是數字化的資料的，能源的採集與計量是資料的，生命是資料精確控制與描述的，環境與空間裡的一切都是資料，物聯網網羅的無非是資料的靈魂，文字語言影象影片無一不是資料。

大資料的前景只怕是不夠大，高速網路、海量儲存、雲技術應用無非都是在擴充大資料的載體，提升大無止境的大資料。

所以未來由於大資料，一切都會簡單化，一切圍繞資料，再也沒有什麼事情可以逃脫資料模式，擺脫資料模型，不可以資料計算。一切以資料為準，以資料為中心，這就是未來。

大資料是企業核心競爭力，也是公司的軟實力，如今大資料無論對國家還是個人都起著舉足輕重的地位。如果人工智慧和物聯網的進步將繼續占主導地位，那麼人們很可能會看到更多的企業比以往更容易受到資料驅動。

各種規模的組織將會探索資料驅動業務決策以及如何改善盈利的多種方式。以下是需要了解的五個大資料趨勢。

（1）資料視覺化將成為企業必備的手段

如今的組織正在接受分析文化，需要資料來支援他們的一舉一動。然而，傳統的商業智慧（BI）方法往往無法釋放資料的力量，因為它們往往太複雜、太僵化、速度太慢。資料視覺化或商業智慧儀表盤將會得到越來越廣泛的應用，因為它們可以幫助人們快速接受和消化相關的資訊。將圖形和圖表與功能強大且易於使用的業務分析相結合，意味著每個部門的使用者不僅可以看到他們的組織如何實時執行，而且還可以採取必要的行動，防止小問題變成更大的問題，並挖掘新的機會。

（2）資料視覺化將清理“髒資料”

由於資料來源越來越多，企業還將重點放在開發和驅動業務和營銷戰略上，清潔資料的需求越來越重要。但是，根據調查機構W8Data的研究發現，只有35％的組織定期進行資料清理。而很多企業還保留了大量的不完整的、不正確的、不一致的，以及重複的資料，而這些將會導致企業損失收入，浪費營銷工作，錯誤的決策，以及企業聲譽的損害。商業智慧儀表盤可以幫助企業一目瞭然地檢視重要的資料，並定期和實時監控資料質量，從而清理這些“髒資料”。

（3）資料安全性的提高

資料只在可訪問時才有用，但資料訪問和安全性之間必須保持平衡。工作人員可能是組織的資料安全面臨的很大風險，其責任將超越其領導團隊。隨著駭客利用向工作人員使用自助服務資料的轉變，企業將再次成為網路攻擊的物件。企業會採取傳統的商業智慧方法，嚴格控制資料和報表，但這會導致分析的採用率降低，從而導致不明智的決策。現代商業智慧將越來越受到青睞，因為它促進了資料治理，並有助於為自助式分析建立安全可靠的環境，從而產生準確、可訪問和稽核的儀表板和報告。

（4）首席資料官將被裁減

雖然有些人聲稱首席資料官（CDO）將會興起，但人們可能會看到相反的情況。隨著所有人都可以透過商業智慧儀表盤進行資料分析，首席資料官（CDO）可能會變得多餘。資料視覺化工具不僅易於提取和學習，還可以根據個人需求定製資料，因此每個成員可以關注部門至關重要的細節，節省了時間和精力。每個獲得這些工具的使用者都可以在一個操作檢視中實現報告和預測的自動化。以這種方式清楚地呈現資訊，將使決策者能夠深入瞭解他們所需要的資訊，並用它來繪製績效圖，確定趨勢，並幫助預測未來的機會或要求來改變優先事項。

（5）改善GDPR合規性，以避免ICO罰款

歐盟即將實施“通用資料保護條例”（GDPR）的核心是保護消費者，這個新規則將從根本上改變如何收集、儲存和刪除資料。該規定要求組織知道他們在哪裡持有客戶的個人資料。因此，將不同來源的資料快速提取到商業智慧儀表盤並理解的能力將比以往更加重要。在商業智慧儀表盤集中資料可以提供一個實時的真實版本，突出顯示資料收集的任何差異，以及客戶對使用其個人資訊的認可。這種資料管理方法還揭示並解決了整個網路中“隱藏”的資料。

大資料產業已進入發展的“快車道”，急需大量優秀的大資料人才作為後盾。能夠在大資料行業崛起的初期進入到這個行業當中來，才有機會成為時代的弄潮兒。