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年未来数据库-2024-值得关注的八个趋向 (未来数据库发展方向)

admin2个月前 (04-15)数码111

相关型数据库治理系统在数据库技术畛域占据主导位置曾经多年了。当SQL在1970年代初次出现时,相关型数据库治理系统的经常使用和受欢迎水平迅速优化。很快,成为了大少数公司和团队首选的数据库。

但是,2023年带来了一系列具有推翻性的数据库。虽然其中一些数据库依然经常使用传统的相关形式构建,但其余数据库提供了翻新的方法,值得咱们在2024启动重点关注。

在本文中,咱们将探求一些翻新和未来感十足的数据库,并比拟它们的特点。

PlanetScale是基于Vitess水平裁减MySQL技术的无主机MySQL平台。Vitess是由谷歌开发的可裁减的开源数据库,用于应答数十亿用户的需求。处置如此规模的上班并非易事。

PlanetScale幽默的中央在于它是一个分支数据库,这是一种最近才出现但看起来十分有前景的新型上班流程。那么,什么是分支数据库?

什么是分支数据库?

分支数据库准许你从主数据库创立不同的分支,用于不同的目标。你可以将这个上班流程构想成相似于Git这样的版本控制系统,可以在名目中启动更改而不会破坏整个代码库。

你可以将你的主数据库或消费数据库复制到一个独自的数据库分支中。而后,可以在该数据库分支中启动试验、启动更改,当你对它们齐全满意时,将其兼并回主数据库。因此,经过坚持消费数据库的完整性,你可以高效而直观地对数据库启动尝试和试验。

PlanetScale的分支上班流程

PlanetScale还为你的数据库参与了分支,这样你就可以在一个独立的开发分支上测试形式更改。这个分支与消费分支或你的主数据库是离开的。这提供了一个独立的上班环境,而不须要显式地创立一个用于尝试形式更改的暂存或测试环境。

你可以在PlanetScale官网文档了解更多无关分支的含意以及PlanetScale如何经常使用这个概念。

特点

PlanetScale智能创立每日备份,并在开箱即用时包全消费分支上的间接形式更改,缩小了异常破坏消费数据库的或者性。

非阻塞形式更改是它提供的另一个幽默的个性。当你想要更改数据库形式时,你可以创立并部署一个恳求来更新你的表,而不会终止你的用户。它还可以与Prisma等第三方工具便捷集成。

Prisma是一个开源的数据库工具包,为现代Web运行程序提供了一个类型安保的ORM(对象相关映射)层。当你想要更改数据库形式时,你可以经常使用Prisma的迁徙性能生成必要的SQL脚本,以非阻塞的方式运行于你的数据库,而不会终止你的用户。这样,你可以将PlanetScale与Prisma集成,以便运行程序坚持在线的同时高效地更新你的形式。

多少钱

虽然PlanetScale的团队方案每月须要599美元,但定价方案中蕴含了一个收费的层级。在收费层级中,你可以取得1个消费分支和1个开发分支,每月可以启动10亿次读取和100万次写入。假设你须要更多的读取、写入和分支,而又不想破费太多金钱,你也可以选择他们的Scalar方案,每月29美元。

缺陷

由于它是一个相对较新的服务,所以它并不具有规范MySQL数据库的一切个性,比如存储环节、触发器、索引和其余相似的性能。

此外,假设你对散布式数据库的概念还不相熟,学习曲线或者会成为一个疑问。但关于这类新型的数据库,还是值得关注的。

YugaByteDB

Yugabyte

YugaByteDB是一个开源的Postgres数据库,在云原生环境中加载了一切Postgres的原生个性。它准许同时在多个云上托管你的数据库,从而更好地控制数据库系统,消弭了供应商锁定的疑问。这也使你能够在不同的地域部署你的云实例,从而为你的数据库提供更高的缺点容忍度。

特点

YugaByte支持SQL和NoSQLAPI。这使得开发人员可以依据他们的相熟水平和经常使用状况选择最适宜的API类型。除了确保高性能和可伸缩性,它还提供高可用性。

多少钱

Yugabyte提供了一个齐全托管的公用集群,每外围每小时0.25美元。

缺陷

作为另一个散布式数据库系统,与传统的SQL数据库相比,它或者具有更峻峭的学习曲线和一些额外的复杂性开支。

dolt

Dolt是一个共同的数据库,它与版本控制和Git的上班原理相反。它可以跟踪数据的变动,并了解数据的变动是如何以及何时出现的。就像一个Git仓库一样,你可以推送、拉取、分叉或克隆数据库。十分幽默,是吧?

Dolt的分支行为

和PlanetScale以及Neon一样,Dolt也成功了分支行为,你可以在不破坏消费数据的状况下对数据启动试验。

由于它是基于Git上班流程构建和运转的,经常使用Dolt时,一切的git命令,如gitlog、gitadd等,可以在命令行中用doltlog、doltadd等命令代替。

特点

Dolt支持SQL查问,使得从传统SQL背景上去的开发人员能够轻松地检索和更新数据。

Dolt提供的另一个幽默个性是协同编辑。经常使用Dolt的团队可以同时在同一个Dolt数据库上启动多个开发人员的上班。Dolt会智能处置对数据库所做的一切更改的兼并。

定价和缺陷

Dolt是开源的,并且齐全收费。但是,由于其性能有限,如存储环节或用户定义函数,它或者只适用于特定的用例。

CockroachDB

CockroachDB

由前谷歌员工开发的CockroachDB是与SQL和Postgres兼容的最弱小的散布式数据库系统之一。它经常使用Go言语构建,为SQL和NoSQLAPI提供多模型支持,支持像YugaByteDB一样的多云部署,并能处置每秒数百万次查问。

未来数据库发展方向

它领有弱小的社区支持,并为开发人员提供了少量的学习资源,如教程、博客文章等。

定价

虽然它有一个收费版本,可以用于开发和测试形式下的小型名目,但它或者有点低廉,特意是与其余开源代替品相比。但是,它的公用方案的多少钱比PlanetScale低得多,每月295美元。

缺陷

作为一个散布式数据库系统,它须要设置和治理系统的复杂性开支,同时还须要一个峻峭的学习曲线。由于性能疑问,它也不是关于提前低、吞吐量高的运行程序的现实选择。

CloudFlareD1

如今让咱们引见一个在边缘运转SQLite数据库的无主机数据库平台。CloudflareDurableObjects(D1)用于构建和部署有形态运行程序。

CloudFlareD1经常使用与传统SQL数据模型不同的数据模型,它看起来和上班起来十分像面向文档的数据库,如MongoDB。

如何在CloudFlareD1中存储数据?

让咱们来看一个例子。咱们知道,在传统的SQL数据库中,数据存储在由行和列组成的表中。

假设一个名为employees的表,它有以下列作为id、name、age和department。

上方是表的示例:

idnameagedepartment1Alice28Sales2Bob35Marketing3Charlie42Finance

相比之下,CloudFlareD1将数据存储为相似于文档数据库的对象方式。

因此,将上方的例子转换为CloudFlareD1中的对象,咱们有一个名为Employee的对象,它具有以下属性:id、name、age和department:

Employee{id:1,name:'Alice',age:28,department:'Sales'}

因此,上述数据以一个带有惟一标识符的Employee对象的方式存储。

特点

Cloudflare的一个很棒的中央是它曾经有了适用于workers的键值存储,但其中的一个折衷是原生事务不起作用。因此,你也可以经常使用Script编写存储环节,并间接在数据库中运转这些环节,它们基本上是代码片段。而后你可以经常使用它们来创立事务或其余可重用的查问。

此外,CloudFlareD1作为无主机数据库的特点使得部署和治理变得很容易。

定价

CloudflareD1目前处于alpha阶段,齐全收费启动测试、经常使用和试验。这是你愚弄它并了解它能否成为你未来首选数据库的最佳机遇。

缺陷

CloudFlareD1目前尚未预备好用于消费。它的经常使用案例十分有限,不触及复杂的数据结构或传统的SQL查问。耐久化对象方法的另一个疑问是迁徙艰巨,最终造成供应商锁定。总的来说,虽然这个数据库听起来很有前景,但你如今还不能在你的消费运行程序中经常使用它。

说到无主机架构,Xata提供了一个基于Postgres和Elasticsearch的幽默的相关型数据库。它将你的数据视为一个电子表格,使开发人员能够轻松构建须要灵敏形式的运行程序。你也可以将它构想成rTable或Notion的开发人员友好的代替品。

特点

它内置了全文搜查性能,并且可以协助你经常使用提供的架构编辑器实时可视化表之间的相关。

它还支持像Dolt一样的分支,并关键用于实时处置少量数据。它还支持一些初级查问性能,如聚合、过滤、衔接等。

定价

Xata的定价基于每秒的速率限度或可以启动的数据库恳求次数。它有一个收费方案,每秒提供75个恳求,最多支持75万条记载。

假设你是一家初创公司或方案很快推出MVP,他们的收费方案应该足够经常使用。他们的专业方案起价为每个单位每月8美元。

缺陷

Xata的一些关键缺陷包括未来迁徙到其余平台的艰巨以及总体复杂性,通常须要丰盛的专业常识才干经常使用。

SurrealDB是用编写的,它为相关型、文档型和图形数据库提供了一个易于经常使用的繁多API。

特点

在数据建模方面,它十分灵敏,十分适宜介绍引擎、社交网络等运行。在这方面,它相似于盛行的图形数据库Neo4J。

它还十分便捷,可以与任何SQL类型的查问言语一同经常使用,并提供高效口头实时查问的才干。

例如,上方是一个在SurrealQL中的拔出查问,看起来简直与SQL的拔出查问相反:

INSERTINTOcompany{name:'Siddhant',age:24,hobbies:['technicalwriting','basketball']};

此外,你可以经常使用SurrealQL间接衔接你的SurrealDB到你的客户端运行程序。

缺陷

由于它相对较新,文档和社区支持有限,特意是与帖子中讨论的其余数据库相比。它还经常使用自己的查问言语SurrealQL来编写查问。这或者会引入新的学习曲线,并且不足优质资源来把握这个查问言语或者会在许多用例中成为开发人员的阻碍。

定价

目前,SurrealDB没有任何云服务提供,但你可以参与他们的云期待名单,这是他们未来方案的一局部。你可以自己在本地或私有主机上启动自托管。

虽然SurrealDB不是齐全开源的,但它依据商业源代码容许证启动容许,这使得它在一切开发和消费经常使用中都是收费的。

FaunaDB是最通用和易于经常使用的数据库之一。它由前工程师创立,是一个NoSQL数据库,遵照相似于MongoDB的文档数据库范例。

特点

虽然是一个NoSQL数据库,它支持原生衔接操作,这是文档数据库中最缺失的性能。它十分适用于处置复杂的相关型数据,如社交图谱,并且有自己的自定义查问言语FQL。它还自动支持GraphqlAPI。

它经常使用散布式架构以提供高可用性和低提前。它可以成为无主机运行程序或微服务架构的现实选择。

定价

它有一个收费方案,提供10万次读取、5万次写入和B的存储空间。十分适宜团体名目,但或者不适用于MVP或更大的消费名目。

你可以更新到FaunaDB的任何方案,多少钱从每月25美元的团体方案,到每月150美元的团队方案,再到每月500美元的大型组织方案。

缺陷

和SurrealDB相似,FaunaDB也经常使用了自己的查问言语FQL,这或者会给开发人员带来学习曲线。

例如,上方是一个在FQL中罕用的查问:

Paginate(Documents(Collection("users")))

上述查问基本上是从一个名为users的汇合中检索一切文档,并自动启动分页。

在SQL中的等效查问是:

SELECT*fromusers

正如你所见,这两个查问十分不同,它们在语法上没有相似之处。

此外,与咱们在帖子中讨论的其余数据库相比,FaunaDB的多少钱相对较高。

论断

咱们曾经讨论了一些最先进和未来感的数据库。这些数据库大少数驳回了散布式架构,这或者须要额外的上班和资源来启动设置、把握和充沛应用。但是,它们的翻新方法和陈腐的上班流标明它们有着贵重的运行。

假设你思考齐全解脱SQL,选择一个基于定价、易用性、社区支持和全体适用性等要素的数据库。假设你偏爱文档数据库,FaunaDB是一个不错的选择。假设你对分支数据库感兴味,可以看看PlanetScale或Dolt。假设你须要一个灵敏的形式,Xata是一个很好的选择。咱们讨论的每个数据库都有其共同的特点。


大数据时代的五个转变

大数据时代的五个转变

互联网的重心逐步向着移动互联转移,各种新型智能移动设备的迅速普及带来海量数据的爆发。于是大家都在谈论大数据,大家都想用好大数据。但你真的了解大数据吗?当前的行业状况又是怎样?

事实上,大数据只是一种提法,其形态本身是数据云。正如 DCCI 创始人胡延平所说,以实时感知、分析、对话、服务能力为基础,让数据流成为商业、营销活动的核心才是关键。怎样才能让这些大数据更好地为产品或营销服务,搞清楚大数据时代的业界生态必不可少。

DCCI 互联网数据中心在今天的 Adworld2012 互动营销大会上总结了这样几个转变,我们可以结合其发布的数据报告一起来看看。

以人为中心,互联网生态结构发生转变截止 2012年6月,中国有网民 5.38 亿,其中手机网民达到 3.88 亿。同时关于三大移动智能操作系统,我们还得到这样一组数据:

大量智能移动设备接入网络,移动应用爆发性增长对数据进行深入挖掘的需求突显。而移动互联网与传统互联网融合,成为所有媒体的核心节点却是大数据实现的前提。

数据流量剧增,Web Analytics 产业曙光出现我们再来看看另一组数据:

如此庞大的数据,哪些具有商业价值?怎样挖掘出这些有价值的数据?事实上在大数据中,存储在数据库中的结构化数据仅占 10%,邮件、视频、微博、帖子、页面点击等大量非结构化数据占据了另外 90%。怎样从这些与用户行为相关的大数据中挖掘出更多有价值的内容,值得创业者思考和探索,同时也给数据分析与挖掘产业带来更多的机会。

数据不是数据存储,而是数据应用从传统互联网到移动互联网,人们产生的数据越来越多。同时 Google Glass 的诞生让我们有理由相信,未来每个人都将产生更多的数据。但如果仅仅是简单地将这些数据存储起来,它本身并不具有任何价值。

基于用户行为分析,互联网营销趋向 开放-主动-整合正如前面所说,数据结构更加多样化,图像、视频和文档的比例占了半壁江山。有数据显示每年诸如邮件、视频、微博、帖子、手机呼叫、网页点击等类型的非结构化数据增长率达到 80%。大量的用户行为信息记录在这些数据中,互联网营销将在行为分析的基础上,向个性化时代过渡。

RTB-DSP-DMP,Ad-Exchange 发展提速,向营销云转变RTB 即为 “人群实时竞价”,是近年兴起于美国的网络广告交易模式。该模式一经出现便在全球被大范围采用,目前欧美数字广告发行商中有 2/3 使用 RTB 模式。同时 Google DoubleClick 高管认为,到 2015年 将有 50%以上的展示广告通过 RTB 模式完成。

DCCI 提供的数据显示,中国有超过 230 万个网站,网页超 866 亿,移动应用超过 135 万。由此可以预见,国内网络广投放也将从传统面向群体的营销转向个性化营销,从流量购买转向人群购买。也就是说,未来的市场将更多地以人为中心,主动迎合用户需求。

大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势

大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势

大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。大数据发展的挑战目前大数据的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差,导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值,但缺乏大数据相关的政策法规,导致数据开放和隐私之间难以平衡,也难以更好的开放。挑战一:业务部门没有清晰的大数据需求很多企业业务部门不了解大数据,也不了解大数据的应用场景和价值,因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰,大数据部门又是非盈利部门,企业决策层担心投入比较多的成本,导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决,或者很多企业都处于观望尝试的态度,从根本上影响了企业在大数据方向的发展,也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产,甚至由于数据没有应用场景,删除很多有价值历史数据,导致企业数据资产流失。因此,这方面需要大数据从业者和专家一起,推动和分享大数据应用场景,让更多的业务人员了解大数据的价值。挑战二:企业内部数据孤岛严重企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业,数据常常散落在不同部门,而且这些数据存在不同的数据仓库中,不同部门的数据技术也有可能不一样,这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据,大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通,并且实现技术和工具共享,才能更好的发挥企业大数据的价值。挑战三:数据可用性低,数据质量差很多中型以及大型企业,每时每刻也都在产生大量的数据,但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视,导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型,对数据进行清洗和去噪,以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因,导致企业的数据的可用性差,数据质量差,数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息,还有对收集到的数据进行很好的预处理处理,才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明,高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现,数据可用性提高10%,企业的业绩至少提升在10%以上。挑战四:数据相关管理技术和架构技术架构的挑战包含以下几方面:(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据,快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库,并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术,在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性,尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库,对数据处理时间要求不高,这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据,进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构,需要强大的数据中心来支撑,数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时,减少服务器的低负载情况,成为海量数据中心运维的一个重点工作。挑战五:数据安全网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息,也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段,可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多,黑客犯罪的动机比以往都来的强烈,一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们,要加强大数据网络安全的建设。另外,大数据的不断增加,对数据存储的物理安全性要求会越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。挑战六:大数据人才缺乏大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测,到2015年,全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位,且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来,大数据将会出现约100万的人才缺口,在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才,涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据,所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。挑战七:数据开放与隐私的权衡在大数据应用日益重要的今天,数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用,不仅能促进相关产业的发展,也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”,而且受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低,这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善,大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此,建立一个良性发展的数据共享生态系统,是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时,开放与隐私如何平衡,也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私,逐步加强隐私立法,将是大数据时代的一个重大挑战。大数据发展趋势虽然大数据仍在起步阶段,存在诸多挑战,但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势:数据资源化,将成为最有价值的资产;大数据在更多的传统行业的企业管理落地;大数据和传统商业智能融合,行业定制化解决方案将涌现;数据将越来越开放,数据共享联盟将出现;大数据安全越来越受重视,大数据安全市场将愈发重要;大数据促进智慧城市发展,为智慧城市的引擎;大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业;大数据在多方位改善我们的生活。趋势一:数据资源化,将成为最有价值的资产随着大数据应用的发展,大数据价值得以充分的体现,大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源,数据成为新的战略制高点,是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据,大影响》的报告宣传,数据已经成为一种新的资产类别,就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、网络、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功,并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产,成为提升机构和企业竞争力的有力武器。趋势二:大数据在更多的传统行业的企业管理落地一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果,对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用,其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此,我们有理由相信,大数据作为一种从数据中创造新价值的工具,将会在许多行业的企业得到应用,带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求,更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学,相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进,让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。趋势三:大数据和传统商业智能融合,行业定制化解决方案将涌现来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源,而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案,即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据,还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外,还希望能结合移动设备的位置信息,这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟,无论是大数据还是商业智能,目的都是为分析服务的,数据全面整合起来,更有利于发现新的商业机会,这就是大数据商业智能。同时,由于行业的差异性,很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统,因此,在一些规模较大的行业市场,大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。趋势四:数据将越来越开放,数据共享联盟将出现大数据越关联越有价值,越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到,美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网,在2013年年底正式开放;上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作,数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据;2014年,贵州省也加入数据开放之列,10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业,数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息,那么就需要全国,甚至全世界的医疗信息共享,从而可以通过平台进行分析,获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势,不同领域的数据联盟将出现。趋势五:大数据安全越来越受重视,大数据安全市场将愈发重要随着数据的价值的越来越重要,大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息,也有更多的骗术和犯罪手段出现,所以,在大数据时代,无论对于数据本身的保护,还是对于由数据而演变的一些信息的安全,对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的,与传统安全相比,大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析,并且找出针对大数据的业务的威胁,然后提出有针对性的解决方案。比如,对于数据存储这个场景,目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题,由于其开源性,但是其安全问题也是突出的。因此,市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。趋势六:大数据促进智慧城市发展,为智慧城市的引擎随着大数据的发展,大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力,需要城市能够更合理地进行资源布局和调配,而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力,通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念,最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化,关键是要实现对数字信息的智慧处理,其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等,都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。趋势七:大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业一个新行业的出现,必将在工作职位方面有新的需求,大数据的出现也将推出一批新的就业岗位,例如,大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源,数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求,高校也将逐步开设大数据相关的专业,以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作,协助高校联合培养大数据人才。如2014年,IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作,引入强大的研发团队和业务伙伴,推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养,建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程,为未来建设特色专业方向做准备。趋势八:大数据在多方位改善我们的生活大数据不仅用于企业和政府,也应用于我们的生活。在健康方面:我们可以利用智能手环监测,对我们的睡眠模式来进行追踪,了解睡眠质量;我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况,让远在他方的外出工作者更加放心;在出行方面:我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况,并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面:大数据将成为智能家居的核心,智能家电实现了拟人智能,产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息,可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制,甚至提出优化生活质量的建议,如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。

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