许多企业也将大数据分析纳入其安全战略中。组织的安全日志数据提供了有关过去的网络攻击的宝贵信息,企业可以使用这些信息来预测、预防和减轻未来的攻击。
真正掌握大数据趋势就像试图监控风向的每日变化一样,只要感觉到风向,它就会改变。那么,明显地推动了大数据的发展的趋势有哪些呢?下面长沙北大青鸟新途学校给大家讲一讲,一起来看看吧。
大数据和开源
内存技术是企业正在研究加速大数据处理的技术之一。在传统数据库中,数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而内存技术可以将数据存储在RAM中,并且存取速度要快很多倍。Forrester公司的一份报告预测,内存数据结构市场规模每年将增长29.2%。目前有几家不同的供应商提供内存数据库技术,特别是SAP、IBM、Pivotal公司。
机器学习
预测分析与机器学习密切相关。实际上,机器学习系统经常为预测分析软件提供引擎。在大数据分析的早期,企业正在回顾他们的数据,看看发生了什么,然后他们开始使用分析工具来调查为什么发生这些事情。而预测分析则更进一步,可以使用大数据分析来预测未来会发生什么。根据普华永道公司在2016年的研究调查,使用预测分析技术的企业数量很低,只有29%。然而,较近有很多供应商提供了预测分析工具,因此随着企业越来越多地了解这个强大工具,这个数字可能会在未来几年飙升。
大数据智能应用程序
许多企业也将大数据分析纳入其安全战略中。组织的安全日志数据提供了有关过去的网络攻击的宝贵信息,企业可以使用这些信息来预测、预防和减轻未来的攻击。因此,一些组织正在将其安全信息和事件管理(SIEM)软件与Hadoop等大数据平台进行整合。其他公司正在转向采用安全厂商提供的服务,其产品包含大数据分析功能。
物联网
一种可以帮助企业处理物联网大数据的新技术是边缘计算。在边缘计算中,大数据分析与物联网设备和传感器非常接近,而不是在数据中心或云端。对于企业来说,这提供了一些重要的好处。他们的网络数据流量较少,可以提高性能,并节省云计算成本。它允许组织删除只在有限的时间内具有价值的物联网数据,减少存储和基础设施成本。边缘计算还可以加快分析过程,使决策者能够比以前更快地采取行动。
高薪
随着聘请行业专家的成本不断上升,许多组织可能正在寻找工具,让普通工作人员能够满足他们自己的大数据分析需求。IDC公司此前曾预测,可视化数据发现工具的增长速度将比商业智能(BI)市场的增长速度快2.5倍,到2018年,对推动终端用户自助服务的投资将成为所有企业的需求。
一些供应商已经推出了具有“自助服务”功能的大数据分析工具,这一趋势一直持续到现在。随着大数据分析越来越融入到企业各个部门的人员工作中,IT部门可能会越来越少地参与到这个过程中。
以上就是长沙北大青鸟新途学校整理的推动大数据发展的趋势,希望对大家有所帮助。
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