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幾年前，馬雲曾經不止一次在各種公共場合表示「大數據時代」對人類未來生活的顛覆和衝擊。現實中，各大高校對於大數據的重視程度也落實到了實際行動中。根據教育部的數據，35所高校在中國開設了大數據專業。也就是說，高考報考可以直接匯報專業的主要數據。根據2017年企業對大數據相關崗位的需求數據可以得知；2017年全國大數據人才的數量僅為46萬，未來5年大數據人才的差距將達到150萬。有人說，馬雲說過的大數據鼎峰時代來的比預想的還要快！那麼對於企業和IT工作者來說，大數據的前景到底如何？下面請看小編一一道來！
對企業——顛覆眾多行業的大數據技術
未來大數據產業發展的趨勢
與雲計算、人工智能等前沿創新技術深度融合。大數據、雲計算、人工智能等前沿技術的產生和發展均來自社會生產方式的進步和信息技術產業的發展。
而前沿技術的彼此融合將能做到超大規模計算、智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成複雜度較高、精密度較高的信息處理。比如阿里巴巴的電子商務交易平台能在雙 11 屢屢突破之前的戰績，主要歸功於融合了雲計算和大數據的「飛天平台」。百度大腦也結合了雲計算、大數據、人工智能等多種技術，配合做到強大性能。
未來大數據行業發展趨勢
針對製造業的大數據解決方案不斷升級，助力智能製造。製造業產品的全生命周期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據。
除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特徵。在《智能製造發展規劃 2016-2020》中，明確提出 2025 年前，推進智能製造實施「兩步走」戰略：
第一步，到 2020 年，智能製造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統製造業重點領域基本做到數字化製造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展;
第二步，到 2025 年，智能製造支撐體系基本建立，重點產業初步做到智能轉型」。而在大數據細分市場中行業解決方案占比最高達 34.3%，將在智能製造產業發展中起到重要作用。對發展——大數據未來發展十大趨勢
開放源碼
Apache Hadoop、Spark等開源應用程序已經在大數據領域占據了主導地位。一項調查發現，預計到今年年底，近一半以上企業的Hadoop集群將投入生產。佛瑞斯特的研究顯示，Hadoop的使用率也會逐年增長。
專家表示，今後許多企業將繼續擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用，並尋找方法來提高處理大數據的速度。
內存技術
很多公司正試圖加速大數據處理過程，它們採用的一項技術就是內存技術。在傳統數據庫中，數據存儲在配備有硬盤驅動器或固態驅動器(SSD)的存儲系統中。
而現代內存技術將數據存儲在RAM中，這樣大大提高了數據存儲的速度。佛瑞斯特研究的報告中預測，內存數據架構每年也在不斷增長。
機器學習
隨著大數據分析能力的不斷提高，很多企業開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一項分支，允許計算機在沒有明確編碼的情況下學習新事物。換句話說，就是分析大數據以得出結論。
當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基於規則的算法，創建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統。
預測分析
預測分析與機器學習密切相關，事實上ML系統通常為預測分析軟件提供動力。在早期大數據分析中，企業通過審查他們的數據來發現過去發生了什麼，後來他們開始使用分析工具來調查這些事情發生的原因。
有調查顯示，許多供應商最近都推出了預測分析工具。隨著企業越來越意識到預測分析工具的強大功能，這一數字在未來幾年可能會出現激增。
智能APP
企業使用機器學習和AI技術的另一種方式是創建智能應用程序。這些應用程序採用大數據分析技術來分析用戶過往的行為，為用戶提供個性化的服務。
推薦引擎就是一個大家非常熟悉的例子。
智能安保
許多企業也將大數據分析納入安全戰略。企業的安全日志數據提供了以往未遂的網路攻擊信息，企業可以利用這些數據來預測並防止未來可能發生的攻擊，以減少攻擊造成的損失。
一些公司正將其安全信息和事件管理軟件(SIEM)與大數據平台(如Hadoop)結合起來。還有一些公司選擇向能夠提供大數據分析能力產品的公司求助。
物聯網
物聯網也可能對大數據產生相當大的影響。隨著這些新設備和應用程序上線，許多公司需要新的技術和系統，才能夠處理和感知來自物聯網的大量數據。
邊緣計算
邊緣計算是一種可以幫助公司處理物聯網大數據的新技術。在邊緣計算中，大數據分析非常接近物聯網設備和傳感器，而不是數據中心或雲。對於企業來說，這種方式的優點顯而易見。因為在網路上流動的數據較少，可以提高網路性能並節省雲計算成本。
它還允許公司刪除過期的和無價值的物聯網數據，從而降低存儲和基礎架構成本。邊緣計算還可以加快分析過程，使決策者能夠更快地洞察情況並採取行動。
高薪職業
由於人才缺口過大，有數據預測，到2017年數據科學家的平均薪資將增長6.5%，年薪也會有大幅度提升，同樣，明年大數據工程師等崗位也會比傳統IT崗位多出一些。
這對於IT工作者來說，大數據的發展意味著，企業對於大數據技能人才的高需求，也是IT工作者的新機遇。
自助服務
由於聘請高級專家的成本過高，許多公司開始轉向數據分析工具。未來幾年，一些企業都將投資終端用戶自助服務。
一些大數據供應商已經推出了具有「自助服務」能力的大數據分析工具，專家預計這種趨勢將持續到2017年及以後。 數據分析過程中，信息技術的參與將越來越少，大數據分析將越來越多地融入到所有部門工作人員的工作方式之中。