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从三个方向去预测大数据发展的未来趋势
技术的发展，让这个世界每天都在源源不断地产生数据，随着大数据概念被提出，这个技术逐渐发展成为一个行业，并被不断看好。那么大数据行业的未来发展如何？三个方向预测大数据技术发展未来趋势：
(一)社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道
经过行业信息化建设，医疗、交通、金融等领域已经积累了许多内部数据，构成大数据资源的“存量”;而移动互联网和物联网的发展，大大丰富了大数据的采集渠道，来自外部社交网络、可穿戴设备、车联网、物联网及政府公开信息平台的数据将成为大数据增量数据资源的主体。当前，移动互联网的深度普及，为大数据应用提供了丰富的数据源。
另外，快速发展的物联网，也将成为越来越重要的大数据资源提供者。相对于现有互联网数据杂乱无章和价值密度低的特点，通过可穿戴、车联网等多种数据采集终端，定向采集的数据资源更具利用价值。例如，智能化的可穿戴设备经过几年的发展，智能手环、腕带、手表等可穿戴正在走向成熟，智能钥匙扣、自行车、筷子等设备层出穷，国外 Intel、Google、Facebook，国内百度、京东、小米等有所布局。
企业内部数据仍是大数据主要来源，但对外部数据的需求日益强烈。当前，有 32%的企业通过外部购买所获得的数据;只有18%的企业使用政府开放数据。如何促进大数据资源建设，提高数据质量，推动跨界融合流通，是推动大数据应用进一步发展的关键问题之一。
总体来看，各行业都在致力于在用好存量资源的基础之上，积极拓展新兴数据收集的技术渠道，开发增量资源。社交媒体、物联网等大大丰富了数据采集的潜在渠道，理论上，数据获取将变得越来越容易。
(二) 分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础
大数据存储和计算技术是整个大数据系统的基础。
在存储方面，2000 年左右谷歌等提出的文件系统(GFS)、以及随后的 Hadoop 的分布式文件系统 HDFS(Hadoop Distributed File System)奠定了大数据存储技术的基础。
与传统系统相比，GFS/HDFS 将计算和存储节点在物理上结合在一起，从而避免在数据密集计算中易形成的 I/O吞吐量的制约，同时这类分布式存储系统的文件系统也采用了分布式架构，能达到较高的并发访问能力。
在计算方面，谷歌在 2004 年公开的 MapReduce 分布式并行计算技术，是新型分布式计算技术的代表。一个 MapReduce 系统由廉价的通用服务器构成，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。
(三) 深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代
大数据数据分析技术，一般分为联机分析处理(OLAP，onlineAnalytical Processing)和数据挖掘(Data Mining)两大类。
OLAP技术，一般基于用户的一系列假设，在多维数据集上进行交互式的数据集查询、关联等操作(一般使用 SQL 语句)来验证这些假设，代表了演绎推理的思想方法。
数据挖掘技术，一般是在海量数据中主动寻找模型，自动发展隐藏在数据中的模式(Pattern)，代表了归纳的思想方法。
传统的数据挖掘算法主要有：
(1)聚类，又称群分析，是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。企业通过使用聚类分析算法可以进行客户分群，在不明确客户群行为特征的情况下对客户数据从不同维度进行分群，再对分群客户进行特征提取和分析，从而抓住客户特点推荐相应的产品和服务。
(2)分类，类似于聚类，但是目的不同，分类可以使用聚类预先生成的模型，也可以通过经验数据找出一组数据对象的共同点，将数据划分成不同的类，其目的是通过分类模型将数据项映射到某个给定的类别中，代表算法是CART(分类与回归树)。企业可以将用户、产品、服务等各业务数据进行分类，构建分类模型，再对新的数据进行预测分析，使之归于已有类中。分类算法比较成熟，分类准确率也比较高，对于客户的精准定位、营销和服务有着非常好的预测能力，帮助企业进行决策。
(3)回归，反映了数据的属性值的特征，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的一览关系。它可以应用到对数据序列的预测和相关关系的研究中。企业可以利用回归模型对市场销售情况进行分析和预测，及时作出对应策略调整。在风险防范、反欺诈等方面也可以通过回归模型进行预警。
传统的数据方法，不管是传统的 OLAP 技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB 级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。
在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分(约占总数据量的 1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序)，占总量近 60%的语音、、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析。
所以，大数据分析技术的发展需要在两个方面取得突破，一是对体量庞大的结构化和半结构化数据进行高效率的深度分析，挖掘隐性知识，如从自然语言构成的文本网页中理解和识别语义、情感、意图等;二是对非结构化数据进行分析，将海量复杂多源的语音、图像和视频数据转化为机器可识别的、具有明确语义的信息，进而从中提取有用的知识。
目前来看，以深度神经网络等新兴技术为代表的大数据分析技术已经得到一定发展。
神经网络是一种先进的人工智能技术，具有自身自行处理、分布存储和高度容错等特性，非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据，十分适合解决大数据挖掘的问题。
典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以 Hopfield的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以 ART 模型为代表。不过，虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。
随着互联网与传统行业融合程度日益加深，对于 web 数据的挖掘和分析成为了需求分析和市场预测的重要段。Web 数据挖掘是一项综合性的技术，可以从文档结构和使用集合中发现隐藏的输入到输出的映射过程。
目前研究和应用比较多的是 PageRank 算法。PageRank是Google算法的重要内容，于2001年9月被授予美国专利，以Google创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)命名。PageRank 根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量衡量网站的价值。这个概念的灵感，来自于学术研究中的这样一种现象，即一篇论文的被引述的频度越多，一般会判断这篇论文的权威性和质量越高。
需要指出的是，数据挖掘与分析的行业与企业特点强，除了一些最基本的数据分析工具外，目前还缺少针对性的、一般化的建模与分析工具。各个行业与企业需要根据自身业务构建特定数据模型。数据分析模型构建的能力强弱，成为不同企业在大数据竞争中取胜的关键。
人联网的产业涵盖系统平台、网络通信、移动终端和应用服务四个领域。发展空间最广，对社会提升最大，就是应用服务。在此领域里，也日益创立出新兴的商业模式和新兴的应用产品，比较典型的有：
位置社交网
又称SoLoMo，即社交+本地化+移动，是基于位置服务LBS（Location based Service）的移动社交网络。利用手机GPS定位，也可拍摄本地照片，通过传感器（如声音、光照）来识别地点，使处在同一地点的社交圈的好友自动联络，也可使位于同一位置希望结识的陌生个体自动连接起来，完成社交过程。
位置商圈网
基于位置服务提供的周围商圈信息网络。在某一地点，利用智能手机GPS定位功能，搜索周围商圈的消费场所、购物商场的服务内容，消费者流量，商品促销，位置路线等消费购物实时互动信息，消费者根据自己的喜好，选择消费购物场所、文化娱乐休闲活动。
移动物联网
随时通过智能手机控制远在家中的家用电器，到家前提前打开空调、热水器。安防系统可以让你更安心，一旦有人侵入住宅或者盗窃汽车等物品，手机都会在第一时间接到报警，并通过移动互联网迅速找到目标。还可以用手机通过物品的识别码或植入芯片，完成购物、信息查询、鉴别真假、物品定位等。
移动消费网
又称O2O即online To Offline，将线下商务的机会与移动互联网连接在了一起，让移动互联网成为线下交易的前台。用户可以通过移动互联网预订消费（包括预订座位、到达时间、消费菜单等），获取行程路线，并可设置定时提醒，通过手机进行支付，也可提前取消预订等互动实时服务。
诸如此类以人为核心、以移动互联网为载体的讯息内容、移动物品、固定服务的创新商业模式，不再一一列举，留待有创新精神的团队去探索和开发。
“人联网”战略
基于移动互联网发展起来的人联网，是一个新兴行业，需要国家、公司，以及创业者、投资者，共同努力，才能得以发展壮大。
国家战略
制订人联网的发展战略及规划，为中国的人联网发展提供战略方向、政策指导、行业扶持等宏观面的支持。
完善人联网乃至整个互联网的法制环境，健全专利保护、行业自律，减少简单抄袭、互相残杀的不正当竞争，为行业的健康发展保驾护航。
成立人联网发展基金，用以支持新兴产业、创新商业模式的发展，孵化创新产品、创新项目和创新企业。
成立人联网研究院、人联网行业协会，指导行业技术发展，促进技术交流，培训专业技术人才。
如韩国政府最近提出由三星与LG合作开发手机操作系统，以应对谷歌收购摩托罗拉对三星以及韩国的互联网产业和电子产业的不利影响。
公司战略
大型集团公司和上市公司，如中国移动、中国联通(600050,股吧)、中国电信、华为、腾讯、新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、巨人网络等，把握人联网的发展机遇，在做实做强自己主业的基础上，整合战略资源，在系统平台、移动终端、网络通信等领域选择发展，在应用服务领域切中重点，突破发展。
系统平台领域：要在未来的三到五年内，完成手机系统的开发，形成有自主知识产权的操作系统，并拓展应用开发产业链。
网络通信领域：完善三网融合，加大硬件建设，降低通信成本，在位置服务上普及推广自主知识产权产品，建立智能城市、智能生活。
移动终端领域：发展更强大的移动计算终端与更为智能流畅的移动体验，以开放和量身定制的应用，丰富产品的品类，提供更高的性价比的产品和服务。
应用服务领域：首要任务是把线下的商业机会与线上对接起来，形成清晰的商业模式，便于人们的商务、生活和休闲。其次通过应用开发，提高网络应用效率，提升隐私保护和网络安全。然后再结合新的技术和应用，丰富讯息内容、移动物品、固定服务的产品，完善实时、互动、体验的人联网。
创业战略
2011年是中国移动互联网井喷的一年，而且未来10年，必定是以移动互联网为主载的人联网时代。新兴的商业模式和新兴的应用产品，也将是百花齐放、缤彩纷呈。
新兴的商业模式：基于位置服务的社交、商圈服务，基于内容提供的移动资讯、手机游戏，基于购物消费的电子商务、移动支付，基于效率安全的手机云端、隐私安全，基于平台增强的应用开发、搜索浏览，都将会有更新更快更好的发展。
新兴的应用产品：基于智能手机的移动定位、智能识别、NFC、重力感应、温度、光线、气压等感应的新型服务产品，也将得到进一步的广泛应用。
投资战略
从互联网诞生之日起，投资一直相伴而行，也正是大量的投资催生了互联网的发展与繁荣。如今，在系统平台、网络通信、移动终端的大局基本形成的情况下，投资者开始密切关注应用服务领域的投资机会。
VC投资：随时、随地、随身的移动互联网，将电脑、电话、电视、游戏机、电子书、GPS等功能都Hold在个人掌中，更彻底地Hold住我们的生活。在运营商3G网络与服务推广、数据流量资费下调、智能手机普及、云手机兴起、社交应用手机化（SOLOMO）、媒体消费移动化、APP应用多元化、无线广告市场临界点逼近、移动电子商务应用呼之欲出等多种趋势推动下，针对移动互联网发展机遇正成为VC投资创业公司的新热点。
PE投资：以电子商务、网络游戏、网络社区等成熟商业模式为主业、并具有一定经营规模的公司，是PE投资的最爱。但随着移动互联网的迅猛发展，不少PE投资也开始挖掘移动互联网细分领域的投资项目。
结束语
“人联网”作为一个全新的概念，将随着中国乃至世界移动互联网的发展而变成现实，并潜移默化地融入未来的经济、社会、商务、生活、休闲等各个领域。
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