本文摘要：2016年，大数据已从前两年的预期收缩阶段、抹黑阶段转至理性发展阶段、落地应用于阶段。2017年，大数据仍然正处于理性发展期，仍然不存在诸多挑战，但前景仍然十分悲观。2017年大数据的发展呈现出十大趋势：趋势1：更加多的企业构建数据孤岛的切断，驱动大数据充分发挥更加强劲的威力企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。

2016年，大数据已从前两年的预期收缩阶段、抹黑阶段转至理性发展阶段、落地应用于阶段。2017年，大数据仍然正处于理性发展期，仍然不存在诸多挑战，但前景仍然十分悲观。2017年大数据的发展呈现出十大趋势：趋势1：更加多的企业构建数据孤岛的切断，驱动大数据充分发挥更加强劲的威力企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中特别是在是大型的企业，数据经常布满在有所不同部门，而且这些数据不存在有所不同的数据仓库中，有所不同部门的数据技术也有可能必经，造成企业内部数据无法切断。

若不切断，大数据的价值则无法挖出。大数据必须有所不同数据的关联和统合才能更佳的充分发挥解读客户和解读业务的优势。将有所不同部门的数据切断，并且构建技术和工具分享，才能更佳的充分发挥企业大数据的价值。刚过去的2016年，无论是企业还是政府机构，都在有所不同程度的进行了大数据的工作，并意识到了内部数据切断，解决问题内部数据孤岛是启动大数据战略的最重要基础。

但是，大部分企业和机构内部数据切断的工作做到的并不做到。2017年，我们有理由坚信，更加多企业不会有更大的决意去推展内部数据切断，并在此基础上，建构与外部数据切断的基础，构建内外部数据切断，更佳的充分发挥大数据关联和统合的业务价值。趋势2：大数据在企业管理中落地，大数据和企业精细化经营融合更加密切很多企业业务部门不理解大数据，也不理解大数据的应用于场景和价值，因此无法明确提出大数据的精确市场需求。

由于业务部门市场需求不明晰，大数据部门又为非盈利部门，造成很多企业在搭起大数据部门时犹豫不决，或者正处于从容尝试的态度，彻底影响了企业在大数据方向的发展，也妨碍了企业累积和挖出数据资产。甚至由于数据没应用于场景，企业移除了很多有价值的历史数据，造成企业数据资产萎缩。因此，这方面必须大数据从业者和专家一起，推展和共享大数据应用于场景，让更加多的业务人员理解大数据的价值。

一种新的技术往往在少数行业应用于获得了好的效果，对其他行业就有反感的样板效应。2016年，大数据在互联网、电信、金融、零售等行业获得了较好的效果。在2017年的经济大环境下，更好的企业和机构不会更加侧重精细化经营，大数据作为一种从数据中建构新的价值的工具，将不会在许多行业的企业获得应用于，驱动业绩快速增长。大数据将在协助企业更佳的解读和符合客户市场需求和潜在市场需求，更佳的应用于在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。

趋势3：大数据早已沦为企业或机构的无形资产，将沦为企业参予市场竞争的新武器在移动互联网和大数据时代，每一个企业日常运营中所产生的大数据都将沦为企业尤为最重要的无形资产。随着2017年大数据应用于的发展，大数据价值以求充份的反映，大数据在企业和社会层面沦为最重要的战略资源，数据沦为新的战略制高点，是大家抢走的新焦点。如何有效地的管理企业每日所产生的数据，从海量的数据中挖出并溶解有价值的数据，并把这些有价值的数据作为驱动业务快速增长的最重要引擎，皆为数据作为无形资产管理的最重要任务。Google、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360、今日头条等互联网企业通过大大的挖出和溶解大数据，利用大数据驱动业务的快速增长；金融和电信企业也在运用大数据来提高自己的竞争力。

这些企业皆有一个联合的特点，即正式成立了大数据部门对企业大数据做到重点管理和应用于，确实的把大数据作为无形资产管理和应用于一起。我们有理由坚信，在2017年更加多的企业和机构将大数据定位为企业的无形资产，并对大数据无形资产做到系统化的管理和应用于。大数据作为无形资产将沦为提高机构和企业竞争力的有力武器。

趋势4：大数据能力产品化，驱动更加多自助服务经常出现大数据能力在企业应用时，必须以非常简单易懂的方式来呈现出，才能让更加多的数据用户用于。企业数据用户（往往是业务、产品、营销负责人等非大数据专业人士）在实际运用大数据的时候，更加注目的是大数据的产品在哪些方面可以必要协助提高绩效，不必须注目大数据产品背后的分析模型等“黑洞”。因此大数据在业务明确的场景运用时，关键是把大数据分析能力产品化，建构非常简单易懂的数据产品。

另外，随着大数据专家的成本上升，更加多的企业也不会谋求非常简单易懂成本比较较低的第三方数据产品。国际著名咨询机构IDC预测，可视化数据找到工具的增长速度将比商业智能（BI）市场的其余工具慢2．5倍。到2018年，投放于反对最终用户自助服务的这种工具将沦为所有企业的拒绝。

诸多大数据厂商早已公布了享有“自助服务”功能的大数据分析工具。趋势5：大数据算法更加智能化，深度自学将更加普及著名IT研究与顾问咨询公司Gartner指出，机器学习是2017年的十大战略技术趋势之一。在2017年，随着大数据分析能力大大强化，更加多的企业开始投放于机器学习，并借此受益。企业可以通过机器学习算法辨识潜在客户，或辨识将要萎缩的客户，或辨识营销推展中作弊的渠道，或及时发现关键KPI暴跌的原因等。

总之，机器学习可以驱动企业运营更为智能化。

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