随着大数据的应用范围不断扩大，越来越多的公司开始部署大数据战略。同时，大数据技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。通过大数据技术，企业可以更轻松地获取信息，以便进行更准确的决策。很多公司已经从大数据中获益，2017年大数据又将如何影响商业发展？
1
随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。
这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。Mi-crosoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具，MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。
将会推出更多的分析工具
2
实时数据分析将获得更多关注
技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。
3
隐私问题将成最大挑战
高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实上，欧盟实施新的隐私法规时，早已经预见到了这一点。大数据时代，解决用户隐私泄露问题，就是解决大数据发展与使用的问题。
4 人工智能将广泛应用
过去一年，我们亲眼见证了人工智能的爆发：无人驾驶汽车试驾成功、AlphaGo围棋获胜。随着人工智能技术日益成熟，未来公司企业将很大程度上依赖于这项技术。虚拟助手、机器人、智能顾问和自动驾驶汽车等多种技术都将得到广泛的应用。
5 认知技术将加速发展
认知技术是人工智能领域的产物，能完成以往只有人能够完成的任务。包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语言识别技术等。
随着人工智能的发展，认知技术的重要性越来越受到人们的认可。只要人们认识到大数据和分析学之间的紧密联系，就会发现认知计算和分析学一样，都是企业发展不可或缺的技术。
6
“大”数据将不复存在
大数据的发展面临共享难度大、垄断程度高、融合能力差、应用价值低以及安全风险大等一系列制约因素。因此一些专家认为，数据的“量”已经不再是数据的重点了。与其一味地追求数据量，还不如好好研究如何提高手头数据的利用效率。
大数据将被分割成数据块，这将打破行业领域对信息流动的限制，通过对不同类型、不同领域数据的跨界集聚，极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式，进而给各个行业的创新发展带来新的驱动力，推动各个领域的彻底变革和再造。
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随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。
这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。Mi-crosoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具，MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。
将会推出更多的分析工具
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实时数据分析将获得更多关注
技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。
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隐私问题将成最大挑战
高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实上，欧盟实施新的隐私法规时，早已经预见到了这一点。大数据时代，解决用户隐私泄露问题，就是解决大数据发展与使用的问题。
4 人工智能将广泛应用
过去一年，我们亲眼见证了人工智能的爆发：无人驾驶汽车试驾成功、AlphaGo围棋获胜。随着人工智能技术日益成熟，未来公司企业将很大程度上依赖于这项技术。虚拟助手、机器人、智能顾问和自动驾驶汽车等多种技术都将得到广泛的应用。
5 认知技术将加速发展
认知技术是人工智能领域的产物，能完成以往只有人能够完成的任务。包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语言识别技术等。
随着人工智能的发展，认知技术的重要性越来越受到人们的认可。只要人们认识到大数据和分析学之间的紧密联系，就会发现认知计算和分析学一样，都是企业发展不可或缺的技术。
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“大”数据将不复存在
大数据的发展面临共享难度大、垄断程度高、融合能力差、应用价值低以及安全风险大等一系列制约因素。因此一些专家认为，数据的“量”已经不再是数据的重点了。与其一味地追求数据量，还不如好好研究如何提高手头数据的利用效率。
大数据将被分割成数据块，这将打破行业领域对信息流动的限制，通过对不同类型、不同领域数据的跨界集聚，极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式，进而给各个行业的创新发展带来新的驱动力，推动各个领域的彻底变革和再造。
