增强数据分析已经成为主流

  如果你留意过大数据相关领域，相信已经知道数字化与增强数据分析的趋势。
  一个主流挑战是大数据市场正在不断增长。如何应对现有的海量数据。有数据表示我们有250亿字节数据，且我们每天都会立生高达463EB的数据。未来5年后，数据将是现在的185倍。
  数据集合变得如何之大，处理和解释它是现在的一项重大挑战。
  增强分析通过使用机器学习与人工智能技术，对数据进行自动化准备、清洗、共享以及分析数据，并解决问题。
  做过数据分析的开发者应该知道，这本质是将海量数据转换拆分为小颗粒度并可分析的数据集合。
  增强分析将在2021年正式成为主流技术趋势，到2025年，增强数据分析市场的复合年增长率（CAGR）将会达31.2%。
  Gartner数据表示，在即将到来的2021年，增强分析将成为商业智能（BI）的流驱动力量。

大数据与区块链技术的结合

  近期，比特币以及相关数字加密货币的崛起，一些人对加密货币以及区块链产生了新的兴趣。
  我们将加密货币独立来看，亦可以从大数据如何受益的角度来看待：大数据将随着加密意识以及采用率的提高而上升，因此将促进大数据和区块链技术的大联姻。
  大数据与区块链技术的结合将确保：
  1、网络架构将难以被篡改，因此大数据是安全的；
  2、更优秀的数据结构，使分析和理解数据成为更多可能。
  从本质上来讲，区块链与大数据的结合将使数据变得易于阅读，又更加安全，原来很多数据的安全噩梦将一去不复返。

增加对图表的关注

  据Gartner的说法，知识图谱做为五大新兴技术趋势之一，它可以弥合人与机器之间的鸿沟。
  数据集的不断扩大，这些数据也变得越来越难以分析和理解，这就是知识图谱的价值所在。
  知识图谱是将对象、概念和事件彼此关联笔描述的集合，这些描述通过链接和语义元数据方法，为创建数据提供更良好的上下文体系，这样可以更方便的分析、集成、共享和统一数据。
  在资源描述框架（RDF)中，知识图提供了一个框加，可以方便地表示各种类型的数据，并具有互操作性和标准化。
  根据Dataversity定义，知识图谱包括：
  1、帮助捕获很多不同概念的数据资产；
  2、协调捕获数据并标准化数据分类；
  3、通过统一捕获数据来显示关系。
  概括来说，使用知识图谱可以简化大数据的分析和使用，帮助开发考得捕获大量不同的数据集，使其协调一致，并以一种易于理解的方式呈现。

大数据推动健康革命

  一场由大数据推动的健康革命即将到来，在新的一年里，我们将看到它开始发挥实际之价值。
  在卫生技术不断进步的同时，由今年的新冠肺炎的大流行，需要更多的技术手段来解决健康这一课题。
  大数据由此也越来越多地被用来解决健康相关问题的解决方法，人们也欣喜的看到这些努力正在变成积极的成果。
  最近，Google的深度学习项目Deepmind的重大技术飞跃，预计它将对医疗健康行业进行彻底变革。
  通过Deepminnd的AlphaFold项目，它能够解决生物学的挑战：它成功地从蛋白质氨基酸序列中，确定了蛋白质的三维形状。它解决了一个50余年的生物学难题，比科学家预想的解决方案提早了几十年，而且超过了其它一百多个研发小组。
  此项突破意味着医学的突破性进展，可能会给药物制造带来突破性解决方案，包括对人类疾病比如癌症、痴呆、传染病等，将不再是难治之症。

气候变化将更加依赖于大数据

  气候变化一直被列为巨界头号待解决难题之一，联合国在2020年已经将其列为头号之挑战。
  气候变化的行动与这些行动产生的经济利益存在着紧密关系，虽然之前相关方面也采取了部分行动，但在2021年，人们将更加注重利用数据来应对气候变化。
  大数据分析可用来实时收集数据，一方面可以了解对气候变化的反应，也可以了解气候相关行动所引发的讨论，从而更好更容易地应对气候变化。
  另外，一些投资者与消费者，对自己所使用的商品了解不多，人们也不知道哪些商品会对气候变化产生何种影响，通过大数据分析，关注气候变化的人们会对自己选择的商品做出更正确的决策。