2024-07-16
1、大数据时代：五大商业分析技术趋势 目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及 考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。
2、在信息技术迅猛发展的背景下，企业利用先进分析技术提升竞争力的需求日益增长，这推动了商业智能领域的创新不断进步。 商业智能软件的基本功能将逐渐整合数据挖掘技术，使得分析结果更加精准，为企业带来更大的价值。
3、数据容量和种类持续增长 大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。便捷人类生活 商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。
4、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双方最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。
5、趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要 随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。
6、数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。
） 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。
趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理 企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。
除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司（IDC）的监测数据显示，2013年全球大数据储量为3ZB（相当于424亿个1TB容量的移动硬盘），2014年和2015年全球大数据储量分别为6ZB和6ZB。
数据的规模：大数据技术使得生物医学领域可以处理更加庞大的数据集，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等等。这为生物医学研究提供了更加全面和深入的数据支持。 数据的复杂度：大数据技术可以处理更加复杂的数据类型，包括图像数据、视频数据、自然语言数据等。
无线化发展趋势 计算机技术不断发展， 其无线化趋势也十分明确， 可以说计算机无线化是人类所一直追求的， 不需要线路连接， 计算机设备与网络之间可以更灵活地关联， 无线操作更为便捷。主机和显示器不用线路连接， 操作移动更方便。
会计、审计工作，作为每一个企业不可缺少的岗位和职能，它也受到了大数据发展的影响，不仅使会计审核和审计方式发生了改变，还给会计、审计业带来了变革、创新，所以了解大数据时代下会计、审计的发展趋势很有必要。
摘要：在物联网与云计算等现代科技成果出现之后，当今世界又出现了一个新的概念，即大数据。大数据对于各个领域都产生了巨大的影响，尤其是对企业的财务管理提出了新的发展方向。本文浅析了大数据对企业财务管理的影响，并对未来企业财务管理的发展方向进行了探讨。
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。
大数据呈现的八大发展趋势 趋势一：数据的资源化 何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。
商业智能的改进 由于大数据，商业智能分析变得更加容易和高效。在引入大数据之前，商业智能的应用有限。但现在，商业智能已经成为一个合法的职业领域，许多公司聘请商业情报专家来利用这种新的信息资源，帮助公司提升至新水平。
1、将来，企业用户会选择更加可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台。大数据一站式平台包括：虚拟化平台、数据融合平台、大数据管理平台、可视化平台。致力于为客户提供企业及的大数据平台服务，帮助企业轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，从传统应用向大数据应用转型，借力大数据优势深化自身业务价值体系。
2、大数据产业全景解析：整个产业链涵盖基础支撑到融合应用，范围广泛。上游基础支撑层主要包括网络、计算机、存储等硬件供应，以及云计算和大数据平台建设。中游专注于海量数据资源，提供数据交易、资产管理、采集、加工分析、安全以及基于数据的IT运维等服务。
3、大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。
4、在内存分析 使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎，很多用户都非常喜欢这种方式，目前很多基于内存的分析管理工具以及出现，其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。
5、大数据技术课程体系建设和人才培养快速发展。大数据发展趋势预测总结为“融合、跨界、基础、突破”。目前的大数据发展情况：一是已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言，当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。
6、那么，企业应该如何选择大数据解决方案呢？主要考虑以下6个重要方面：分析蓝图无论是从哪一类具体的分析需求开始，对于分析的构建，都需要设想整个蓝图。