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伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。
如今，数据已成为企业竞争优势的基石。利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。
如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢?国际数据公司(IDC)预测，2015年，富媒体(视频、音频和图像)分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。以针对电商数据进行图像搜索为例。对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。
当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。
IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：
安全和隐私政策及法规影响部署选择;
数据传输与整合要求混合云环境;
为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据;
构建云端元数据存储库(包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型)。
认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。
越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。
预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。
很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。特别是大企业对此感触颇深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。
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