大数据技术的发展趋势有哪些

大数据技术目前已日趋成熟，日后会在系统研发、大数据应用开发和大数据分析方向上分类更加的精确和细致。总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。大数据技术是指在海量量的数据中提取到对自身有用的数据，加以分析和处理，其现阶段的主要特点有主要是4个V：
Volume——数据体量巨大；
Variety——数据种类繁多；Value——价值密度低；Velocity——处理速度快；
由系统或人工抓取数据，将其收集、整合、统计，这些数据的集中指向性非常的强，在反馈的过程中已经指向了一个明确的目标。这方面的例子也非常多，大家在浏览百度网页时，当你关注了几次某个明星的消息，在之后的浏览过程中会集中出现这个明星的消息推送。在逛淘宝时，当你关注某种类型的产品超过一定次数，页面便会集中推送此种产品的相关种类，及周边给用户。

1.数据分析成为大数据技术的核心
2.广泛采用实时性的数据处理方式
3.基于云的数据分析平台将更加完善
4.开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力

随着企业努力克服由变化带来的冲击，同时需要立足于数字化时代与竞争对手进行对抗，大数据人才越来越被需要。
1. 支撑业务用户
受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响，市场需要更多分析师及数据科学家补充进来，并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。举例来说，微软与Salesforce双方Z近各自公布了此类方案，旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。
2.智能化嵌入
无代码编写要求的应用已经成为企业需要重视的一种可行方案，旨在简化业务用户获取所需信息的流程。不过还将有另一些成果不断涌现，即在企业内各应用程序中直接嵌入分析功能。IDC公司预测称，到2020年将有半数商业分析软件包含以认知计算功能为基础的规范性分析能力。
3.实时分析结论
Forrester公司预测数据流提取与分析将在2016年年内成为数字化领域胜出企业们的必要能力。