2014 큰 데이터 10 개발 동향

1. 데이터 리소스

이 후보 개발 동향 감독 관에서 가장 관심을 받고 있다. 리소스 데이터의 대용량 데이터 기업, 사회와 국가 수준에 중요 한 전략적 자원 된다 의미 합니다. 2014 큰 데이터는 새로운 될 것입니다 전략적 지휘도, 모두 훔치는 새로운 초점 이며 큰 데이터 기관 및 회사의 경쟁력을 향상 시키기 위해 기관 및 강력한 무기의 자산 계속 됩니다.

2. 큰 데이터 개인 정보 보호 문제

큰 데이터 개인 정보 보호에 대 한 큰 도전, 기존 하는 개인 정보 보호 법률 및 기술 방법 큰 데이터 환경에 적응 하기 어려운 것, 개인 정보를 보호 하기 위해 점점 더 어렵습니다, 그리고 유료 개인 정보 보호 서비스 있을 수 있습니다, 그리고 데이터 "마스크" 인기가 있을 것입니다. 그리고 그것은 2014에서 표준 및 대용량 데이터 개인 정보 보호에 대 한 규정을 제정 것으로 예상 된다.

3. 깊은 통합의 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅

대형 데이터 처리는에서 클라우드 컴퓨팅 기술, 클라우드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅, 2013 년부터 이렇게 시작에 대 한 새로운 비즈니스 가치를 제공 하는 다 수 큰 데이터 및 데이터 서비스의 효율적인 패턴에 대 한 탄력적이 고 확장 가능한 인프라를 제공, 대용량 데이터 기술 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 더 완벽 한 채권 기간을 입력 해야 합니다. 일반적으로 큰 데이터 생성 되는 장소 및 지역 대용량 데이터 분석 방법이 필요 하다는 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 사물의 인터넷 및 모바일 네트워크 등 패턴 신흥.

4. 지능 대량 데이터 (지식)에 따라

2014 년에서 대규모 데이터 (지식), 그리고 심지어 인공 두뇌를 생산의 가능성에 따라 더 지능적인 결과 있을 것입니다. 적어도 중국 룸 같은 이러한 문제는 해결 될 완전히. 때문에 사고와 논리의 부재에도 그들이 요청 전에 대답 했습니다 질문의 모든 사람들이 생각할 수 있는 전임자의 경험, 두뇌 기능 또는 큰 데이터에서 직접 유추도 사용할 수 있습니다.

5. 혁신적인 접근 방식을 큰 데이터 분석

큰 데이터 분석, 2014 혁명적인 새로운 방법 있을 것입니다. 컴퓨터와 인터넷, 같은 큰 데이터는 새로운 기술 혁명을 될 수 있습니다. 데이터 마이닝, 기계 학습, 인공 지능 큰 데이터에 따라 변경할 수 있습니다 많은 알고리즘 작은 데이터/작은 세계, 기본 이론 생산 돌파구의 이론적인 수준 것입니다.

6. 큰 데이터 보안

큰 데이터의 보안은 걱정, 대용량 데이터의 보호는 점점 더 중요 한-대용량 데이터의 증가, 데이터 저장소의 물리적 보안의 요구는 점점 더 높은, 따라서 더 높은 요청 데이터 및 재해 내결함성 메커니즘의 여러 복사본을 앞으로 배치 됩니다. 2013 년에 인터넷 및 디지털 생활 범죄자 들이 사람들에 대 한 정보를 쉽고 더 어려운 추적 하 고 범죄 수단을 방지, 보다 정교한 사기 있을 수 있습니다, 그리고 즉, 큰 데이터를 판매 하고있다.

7. 데이터 과학의 상승

2014 데이터 과학 주요 데이터 관련 신흥 분야 표시, 거기 것입니다 될 전문 박사 학위의 형성에 대 한 데이터 과학에 석사 학위와도 학부생 나타납니다. 같은 시간에 데이터 과학 출판의 큰 수가입니다.

8. 데이터 공유 얼라이언스

데이터 공유 얼라이언스는 2014 년에서 업계의 핵심으로 성장할 것입니다. 데이터는 이전 사역의 과학 및 기술 지원으로 다양 한 분야의 데이터 공유 플랫폼, 기상, 지진, 임업, 농업, 해양를 포함 하 여 인구와 건강, 지구 시스템 과학 데이터 공유 플랫폼을 설립 했다. 데이터 공유 다음 엔터프라이즈 수준으로 확장 됩니다.

9. 큰 데이터 새로운 직종

큰 데이터 2014, 데이터 분석, 데이터 과학자, 등에서 새로운 일자리를 스 폰 됩니다. 경험이 풍부한 데이터 분석 재능 부족 한 자원, 데이터 기반 일자리 폭발적인 성장을 보여줄 것 이다. 큰 데이터 분야에서 최고의 과학자 전환 주식, 선물, 하 고 심지어 도박 (보다 더 많은 다른 사람이 볼 수 있습니다).

10. 더 큰 데이터

이제 큰 데이터 미래는 크지 않다 충분히. 2014, 큰 데이터 더 많은 관심, 연구, 개발 및 응용 프로그램을 받을 것 이다, 결과: 대량의 대용량 데이터 특성, 속도, 모드, 그리고 몇 가지 v 특성의 낮은 값 밀도 더 극단적인 될 것입니다. 특히, 대형 데이터 값 적게-데이터 증가, 쓰레기 데이터, 다음 마이닝 등의 큰 데이터에서 잡음을 제거 하 고 귀중 한 정보를 추출 하는 방법 또한 어려움을 증가.