全球的數據生成速度不會很快放緩。根據預測，到2021年，全球每人每秒將平均產生約1.7兆字節的數據。

人們需要了解大數據對個人和組織提高效率的重要性，重要的是了解未來的發展趨勢。

以下是2021年需要關注的5個主要的大數據趨勢：

1. 增強分析將成為主流

如果人們對大數據的未來發展感到樂觀，則應熟悉增強分析。

大數據興起帶來的主要挑戰之一是處理如今可用的海量數據。研究表明，全球每天生成的數據估計為2.5EB，在五年后每天將生成463EB的數據，大約是現在生成數據的185倍。數據集將變得越來越大，以至于處理和解釋這些數據成為一個重大挑戰。

增強分析通過使用機器學習和人工智能技術自動執行數據的準備、共享和分析來解決這個問題，實質上是將沒有進行處理的數據集轉化成可用的數據集。

增強分析無疑將在2021年開始成為主流分析技術。根據調研機構Mordor Intelligence公司的預測，到2025年，增強分析市場的復合年增長率（CAGR）為31.2%，根據調研機構Gartner公司的研究，增強型分析將在2021年成為商業智能（BI）的主導驅動力。

2. 大數據與區塊鏈的結合

近年來，由于比特幣和其他加密貨幣的迅猛發展，人們對加密貨幣和以及區塊鏈技術的應用產生了新的興趣。

雖然可以從孤立的角度看待人們對加密貨幣的興趣，但也可以從大數據受益的角度來看待：大數據的應用量將隨著加密意識和采用率的提高而上升，從而導致很多組織采用大數據和區塊鏈的結合。

大數據與區塊鏈的結合確保：

由于網絡架構難以偽造或更改，因此為大數據帶來安全性。

更好的數據結構，使分析和理解數據意義成為可能。

從本質上講，區塊鏈與大數據之間的結合使得讀取和保護數據既易于閱讀又安全。大數據面臨的一些安全噩夢將會消失。

3. 增加對知識圖的關注

根據Gartner公司的研究，知識圖是五個主要新興技術趨勢之一，將彌合人類與機器之間的鴻溝。

隨著大數據的規模不斷擴大，這些數據變得越來越難以分析和理解。這就是知識圖發揮作用的地方。

知識圖是對象、概念和事件的相互鏈接描述的集合，可以通過鏈接和語義元數據幫助為數據創建更好的場景。這樣可以方便地分析、集成、共享和統一數據。

在資源描述框架（RDF）中表示的知識圖提供了一個框架，該框架可以方便地表示各種類型的數據，使其具有互操作性和標準化。

知識圖的一些使用案例包括：

幫助捕獲許多不同概念的數據資產。

協調捕獲數據并標準化數據分類。

通過統一捕獲的數據來顯示關系。

簡而言之，使用知識圖可以幫助捕獲大量不同的數據集，協調它們并以易于理解的方式呈現，從而簡化大數據的使用和分析。

4. 大數據推動的健康革命

一場由大數據推動的健康革命即將到來，人們最早可能在2021年看到它開始發揮作用。

在醫療技術不斷進步的同時，2020年發生的冠狀病毒疫情突出了需要采取不同方法來解決醫療衛生問題的必要性。

大數據越來越多地被用來尋找解決健康問題的方法，人們也開始看到這些努力的成果。

就在最近，谷歌公司的深度學習計劃Deepmind取得了巨大的飛躍，這可能會在很長一段時間內徹底改變醫療保健行業：

通過AlphaFold程序能夠解決生物學的一個最大的挑戰，成功地從其氨基酸序列確定了蛋白質的3D形狀，在解決這個具有50年歷史的生物學難題方面，其表現超過了科學家組成的約100個研究團隊。

Deepmind的AlphaFold能夠提前幾十年解決這個問題，這要歸功于大數據：AlphaFold通過向其提供大約170000個蛋白質結構的數據庫進行訓練來分析蛋白質結構，它以比人們預期更高的精度解決了這個問題。

這意味著醫學上的突破，可能會為藥物的生產帶來開創性的解決方案，并可能提供治療癌癥、癡呆癥、傳染病等疾病的解決方案。

5. 更多依賴大數據應對氣候變化

氣候變化一直被列為世界頭號難題之一，聯合國將其列為2020年全球面臨的首要挑戰。

氣候變化是人類的一個重大挑戰，因為人類導致氣候變化的生產活動與其帶來的經濟利益之間有著密切的聯系。盡管過去已采取了多項措施和行動，2021年可能更多地關注使用數據來應對氣候變化。

大數據分析可以用來收集實時數據，既可以了解人們對氣候變化的反應，也可以了解氣候行動引發的討論，從而更好地應對氣候變化。

此外，投資者和消費者對他們所使用的商品了解甚少，這使得關注氣候變化的消費者很難理解某些產品的生產過程是如何導致氣候變化的，而了解這些因素有助于選擇綠色節能的產品。

結論

在2021年，人們可以看到更多大數據的應用解決人類面臨的一些主要問題。以上是2021年應該密切關注的五個大數據發展趨勢。
責編AJX