大数据要处理的数据成千上万，数据的处理方法也需要不断地与时俱进。就现如今的发展趋势而言，大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用，而且就其目前的发展情况来看，大数据技术具有十分良好的发展前景。以下为大数据趋势分析。

现在社会的大数据公司主要可以分为三大类，分别是技术型、创新型、数据型这三种，不论是哪一种类型的大数据公司，都是现代社会不可获缺的。人们熟悉的技术型的大数据公司通常是IT公司，这些公司十分看重数据的处理这一模块。创新型的大数据公司需要一些非常有想象力的人，对于相同的数据，他们往往有不同的见解，并发现其中的不同。而数据型的大数据公司，人们了解的比较多，如新浪、百度、网易、搜狐、淘宝等等，这些也是与人们的日常生活密切相关的，或者是一些零售的连锁企业、市政公司、金融服务公司等等，这些公司自身拥有较多的数据，也正是因为涵盖的数据较多，因而容易导致有价值的信息被忽略。

受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响，市场需要更多分析师及数据科学家补充进来，并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。举例来说，微软与Salesforce双方最近各自公布了此类方案，旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。

在2016年，大数据这个词似乎不像前几年那样热门。随着大数据相关的基础设施、服务器、软件系统和理论体系的持续发展，目前大数据分析方面的解决方案已经逐渐成熟，并且越来越普及，而不像前几年那样还是少数科技极客眼中的新领域。随着技术的成熟，自助和自动化的信息服务也将越来越受到重视。大数据分析工具和相关的解决方案虽然会变得越来越简单易用，但我们仍然需要具备基本的通信技术和信息处理领域的专业知识，随时准备迎接下一个发展阶段的到来。未来，和机器学习、人工智能、VR/AR、物联网相关的大数据解决方案将越来越完备，摩尔定律的边界也会受到更多的挑战。

对于大数据领域来说，2016是令人激动的一年，因为“大数据”终于不再是一个流行词。这说明研究者们正在基于大数据开发真实可用的解决方案和应用程序，而不再是简单的噱头。

2017年，随着技术的进步，以大数据为基础而开发的应用将越来越丰富。由于计算机的计算能力和真实可用的庞大数据量不再是问题，因此以人工智能和深度学习为代表的智能应用也将变得更加聪明，更加普及。总体上说，由于大数据、智能应用和越来越丰富的智能终端产品的出现，2017年应该是值得我们期待的一年。不过，随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私问题也将越来越严峻。我们先来分析几点大数据的趋势。

(一)数据分析成为大数据技术的核心

数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的。

(二)广泛采用实时性的数据处理方式

在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。

(三)基于云的数据分析平台将更加完善

近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为广泛，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。

(四)开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力

开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速，但是二者之间并不会产生矛盾，可以优势互补，从而共同进步。开源软件自身在发展的同时，为大数据技术的发展贡献力量。