由于人類每天都在創造大量的信息，域名注冊，大數據是目前技術領域最熱門的趨勢之一。根據IBM 2017年的一項研究，全球約90%的數據是在過去兩年內生成的。
在這里我們將探討每個企業都應該關注的三大大數據趨勢：
網絡安全中的大數據
對數據分析職位的需求增加
現在“大數據”這個詞可能是任何單個人都無法整理的龐大數據集，因此需要自動化系統的幫助。
從醫療到金融再到零售，各行各業都在利用大數據，亞洲服務器租用 歐洲服務器，更好地理解模式和用戶行為，并簡化業務流程。
國際數據公司(International Data Corporation)預計，到2020年，大數據的收入將超過2030億美元，這表明著這項技術將無處不在。
大數據融入當前機器學習發展是2018年的一個重要IT的一個趨勢。
機器學習是一種人工智能，它能讓電腦表現得更像人類，它允許計算機在沒有明確編程的情況下學習新東西。機器學習應用程序可以分析大數據并得出自己的結論，從而改變應用程序的行為。
例如，每個成年人都可以準確的分辨出動物種類，而一臺計算機要完成這項任務會非常困難。機器沒有多年的記憶可依靠，并且在數字世界中直覺是不存在的。
此外，給機器編寫程序來判斷一張新照片中的動物種類是非常困難的，尤其是種類相同的動物。
更重要的是，經典的標識符，例如貓通常比狗小，這可能會讓機器感到困惑。它可能會認為一只體型較小的狗是一只貓，而把一只體型龐大的貓當成是人類最好的朋友狗。
我們可能無法給機器編寫程序來完成這項任務，這個復雜的過程需要大數據，這是機器學習的核心。編程系統通過大量數據進行分類，測試每個新程序，直到找到一種方法來持續區分不同。
機器學習正迅速證明其在各行業的價值。金融機構應用機器學習來發現客戶行為的模式，并提供定制的金融建議和產品。在醫療領域，研究人員利用大數據和機器學習來開發能夠幫助做出醫學診斷的深度學習算法。
機器學習的應用是無窮無盡的，這就是為什么這個領域現在如此大量的在被應用。
隨著大數據的增加，很多公司都在尋找具備數據分析技術能力的人才，將大量數據轉化為有意義的信息，如數據分析師將在關鍵業務計劃中發揮更積極的作用。
數據分析師、數據管理員、數據科學家、數據架構師、大數據工程師等等職位都在大數據時代發揮著至關重要的作用。
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