龐大的數(shù)據(jù)也為企業(yè)發(fā)展帶來了機(jī)遇，龐大的數(shù)據(jù)量與云計(jì)算技術(shù)強(qiáng)大的處理能力相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)大規(guī)模的訓(xùn)練和執(zhí)行制定的算法。未來數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展空間需求巨大，那么為來大數(shù)據(jù)分析計(jì)算的發(fā)展將會如何？
1.數(shù)據(jù)分析能力不斷增強(qiáng)
未來數(shù)據(jù)的處理量將幾何式的增長，現(xiàn)有的處理分析技術(shù)可能無法滿足數(shù)據(jù)的及時分析。因此，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力將是未來數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展的第一要務(wù)。同時，增強(qiáng)分析技術(shù)與BI的結(jié)合將持續(xù)推動著企業(yè)的發(fā)展。
2.增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理的能力
龐大的數(shù)據(jù)量必將造成數(shù)據(jù)管理的欠缺，未來數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展也將全面提升數(shù)據(jù)管理能力。增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理利用ML功能和AI引擎來制定企業(yè)信息管理類別，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)自我配置和自我調(diào)整。相信未來通過添加ML和自動化服務(wù)級別管理，手動數(shù)據(jù)管理任務(wù)將大大減少。
3.持續(xù)智能化發(fā)展
智能化的發(fā)展解決了繁瑣的運(yùn)營流程，未來數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展也必將沿襲智能化的發(fā)展。持續(xù)型智能是一種設(shè)計(jì)模式，在這種模式中，實(shí)時分析集成在業(yè)務(wù)操作中，處理當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)，以指定響應(yīng)事件的操作。它提供決策自動化或決策支持。為數(shù)據(jù)分析處理提供強(qiáng)有力的推動力。
4.區(qū)塊鏈模式的引入
區(qū)塊鏈的核心理念便是去中心化。主張是在不受信任的參與者網(wǎng)絡(luò)中提供分散的信任。數(shù)據(jù)分析技術(shù)的未來發(fā)展也需要解決網(wǎng)絡(luò)中的不信任。通過區(qū)塊鏈來提高人與人之間的信任度，對于數(shù)據(jù)的分享將會是有力的。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N數(shù)據(jù)源，而不是數(shù)據(jù)庫，不會取代現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。它會是數(shù)據(jù)的推動力。
5.持久性的內(nèi)存儲量
新的持久型內(nèi)存技術(shù)將有助于降低采用支持內(nèi)存計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)的成本和復(fù)雜性?？梢詾楦咝阅芄ぷ髫?fù)載提供高性價比的大容量內(nèi)存。它有潛力提高應(yīng)用程序的性能、可用性、啟動時間、集群方法和安全實(shí)踐，同時控制成本。新的服務(wù)器工作負(fù)載不僅要求更快的CPU性能，還要求更大的內(nèi)存和更快的存儲空間。
