曾有媒体将2013年称为“大数据元年”，经过两三年大数据依然热度不减，但是也有专家认为前几年大数据一直处于一个很尴尬的局面，大数据不接地气，人人都在谈大数据，但真正应用大数据的人很少。2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，所以很多专家认为2016年才是真正意义上的大数据元年。

无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势。据不完全统计，2016年1-6月，全球大数据行业共计发生157起投融资事件，涉及金额超过600亿元，亚马逊、谷歌、阿里、腾讯等巨头也都齐齐加码大数据领域。

▲2016年上半年各国在大数据领域投融资事件数量

▲2016年上半年大数据领域投融资的金额规模

Infogix是一家为企业提供端到端数据分析的厂商，他们预测了在2017年对大多数企业具有战略意义的大数据十大趋势。Infogix首席执行官兼总裁Sumit Nijhawan表示：“2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验(CX)。“企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。

Infogix预测的2017年大数据领域十大趋势如下：

1.大数据的扩散

大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。

目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过·新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。

2.使用大数据改善CX

使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进CX。通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。

使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。

3.更广泛地采用Hadoop

Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?

利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。

4.预测分析

一方面，精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面，快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险，提高运营绩效。

5.基于云的数据分析

将数据分析迁移上云，加速了新功能的采用，将数据转变为行动。另外，数据分析迁移上云，降低了维护和操作的成本。

6.趋向于信息学和数据价值的识别

利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。很多企业都有数据废气，数据未被充分利用就丢弃了，这时，企业应该变废为宝，采用新的模式再利用数据废气，从而让它们迸发出新的能量值。

7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能

网络上曾流传着这样一句话：”大数据技术是三分虚拟化技术、七分分布式管理、十二分大数据“。数据虚拟化解锁了大数据的隐藏内容。图形数据虚拟化允许企业即时检索和操作数据，无论数据是否格式化、放置在何处。

8.物联网、云、大数据和网络安全的融合

数据管理技术的融合包括数据质量，数据准备，数据分析，数据集成等。随着技智能设备在我们生活中占据的重要性越来越大，互联网络和机器学习变得越来越重要，所以保护这些资产免受网络安全的威胁也应该提上日程了。

9.优化数字渠道，实现全渠道体验

在传统渠道和数字渠道之间维持一定的平衡，为每个客户提供统一优质的服务，并能够在客户的首选渠道中第一时间与客户联系，同时不断寻求创新的方法来增强跨渠道的CX，以期获得竞争优势。

10.通过数据自助服务来提升效率

自助服务数据准备工具为企业节约了时间和成本，并且能够访问多种数据源，结构化、半结构化或非结构化的数据。

自助服务功能的引入为用户提供了权利，从而减少了企业对于开发团队的依赖，提高了运营效率。

Nijhawan表示:我们可以看到今年产生的数据比以往任何时候都多，很多企业也在为大数据的可信赖性和质量而努力。我们相信云，预测分析和大数据的不仅将帮助企业处理大量的数据，同时也能帮助企业解决当今的业务挑战。然而，在这些技术趋势引发下一波浪潮之前，企业必须明白这场战役成功的关键在于数据的完整性。

本文转自d1net（转载）