在過去幾十年，大數據技術一直在穩步發展。21世紀預示著一個技術進步的新時代，這些技術從自動駕駛汽車到指紋和面部識別等生物識別安全系統。
作為第四次工業革命的重要組成部分，大數據繼續改變著人們所生活的這個世界。所有行業每天產生海量的數據，預計到2023年，大數據的市場規模將增長到770億美元。
企業對數據科學家的需求也呈指數級增長。許多人預測，在未來五年內，這將是最受歡迎的職業。無論專業領域如何，基礎數據科學技能都可以為企業提供在該領域開始充滿活力和有前途的職業生涯所需的廣泛知識。以下將探討2023年的一些大數據趨勢。
1、混合云存儲
很多企業不再使用內部部署數據存儲設施存儲海量數據，云計算是當前的一種大數據趨勢，可以為企業提供混合云解決方案，無需投資成本高昂的存儲基礎設施，也無需由于托管和安全問題而完全依賴公有云提供商。
因此，許多企業都在尋求混合云解決方案，在微軟Azure、谷歌云和AWS等服務器上存儲一些信息，并在本地存儲其他更敏感的數據。該策略確保他們保留所有私有數據的控制權，同時受益于公有云提供的強大功能。
邊緣計算與云計算并駕齊驅，是另一個大數據趨勢，用于處理更接近收集地點或網絡邊緣的數據。為了縮短響應時間，將數據發送到邊緣，成為處理時間敏感數據的一個理想選擇，例如從自動駕駛汽車上的傳感器收集數據。
2、DataOps
DataOps是一種結合數據管理流程的方法，通過消除數據生命周期和分析流程中的障礙，可以提高企業的數據流效率。通過這樣做，可以簡化業務流程，確保他們能夠更好地訪問數據并與其進行交互。它還能夠讓他們使用人工智能和其他顛覆性技術。DataOps提高數據速度和質量的一些方法包括：
增加的數據分析：隨著物聯網設備產生大量數據，企業有巨大的潛力獲得新的見解。分析這些數據集以收集有意義的見解將需要DataOps等新技術。
預測分析：企業將尋求從數據中提取最大價值，以促進決策過程。此外，還需要通過自助預測分析最大化這些數據對客戶的價值。這些分析可以產生有用的見解，而無需依賴專家，從而使他們能夠做出快速而明智的數據驅動決策。
數據管理：全球每天都會產生各種形式的海量數據。目前估計每天產生5萬億字節的數據。管理這些數據對于人們來說是一個挑戰。然而，機器學習讓它變得更簡單。通過將歷史模式應用于新數據，機器學習技術可以管理和處理這些數據，從而消除對勞動力的需求，提高生產率。
3、人工智能/機器學習分析
人工智能/機器學習是大數據分析領域最大的趨勢之一，在世界各地的企業都有廣泛的應用，整合了這項技術的企業將能夠使更多的工作流和流程實現自動化，可以提高決策的準確性和速度。
人工智能/機器學習解決方案能夠以多種方式獲得價值。
預測消費者習慣和需求以推動銷售。
供應鏈過程中的庫存管理。
改善訂單履行和交貨時間，以提高整體客戶滿意度。
4、向量相似度搜索
向量相似性搜索涉及將圖像、文本或音頻轉換為向量。這些在機器學習中用于使連接數據的搜索和檢索更快、更準確。向量相似搜索是大數據中一個日益增長的趨勢，因為它將算法與深度學習技術相結合，基于概念理解來搜索和發現項目，而不是查找關鍵字的傳統的搜索方法。這項技術的實際應用包括電子商務，網站訪問者會得到與他們的搜索標準完全或類似的匹配，以提高購物者的參與度，并最終提高銷售機會。
如上所述，這些是企業可以利用大數據保持領先于競爭對手并確保長期成功的一些趨勢。
