隨著網絡世界成為企業目前最大的市場，大數據成為他們擁有和使用的最強大的工具集。幾乎所有的網站和應用程序都會跟蹤用戶的瀏覽動態，以記錄并隨后分析用戶的需求和選擇。大數據技術不僅包括數據的采集，還包括對數據的理解和分析，以創建用戶行為模式。只有這樣，大數據才能對企業有用。

大數據應用為企業進行市場研究、原型開發、產品開發和演變、用戶獲取以及營銷工具鋪平了道路。因此，大多數企業都希望以更新、更具創新性的形式使用“大數據”技術。

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大量數據的收集和處理

收集數據并不是一個新概念，但處理數據的方式是新的，而且每天都在進一步發展。早期的數據存儲在需要大量物理空間的數據存儲設備中。這些數據采用關系數據庫管理系統(RDBMS)和其他數據庫管理系統等技術進行分析，其中數據以表和數組的形式存儲，然后使用查詢進行檢索。隨著數據的增加，這些存儲技術變得難以應對。

由于計算機、移動設備、物聯網設備等大量數字設備現在正在收集和處理數據，并對其進行優化以進一步使用，如今已經成為一項艱巨的任務。由于這些原因，在以往只有大型企業使用大數據技術，他們可以承擔存儲這些大量數據的成本，然后開發和使用這些分析算法以供進一步使用。

大數據的應用隨著云計算的出現發生了變化

借助云計算服務，“大數據”的一切都發生了變化。云計算技術基本上消除了存儲量不斷增加和不斷變化的數據集對采購和使用大量硬件的需求。除了數據存儲之外，甚至數據處理算法現在也可以在云平臺上使用。這顯著降低了技術使用成本，并消除了其他限制，例如所需空間。隨著其他業務現在以cookies和其他工具的形式收集數據，收集到的數據量呈指數性增長。根據報道，全球2020年的互聯網流量將達到2.3ZB。

智能手機的地理同步數據

移動應用程序開發框架及其位置和地理標記功能使數據的新維度得以發展，其中包括跟蹤用戶的移動，這不僅是數字的，還包括物理的。這打開了一個新的商業運營領域，這些數據可以更有效、更穩定地確定用戶行為模式。例如，谷歌地圖、旅游網站和應用程序，甚至零售平臺現在都在使用位置數據為用戶提供定制內容。

物聯網設備正在進一步推動大數據的獲取和分析

人們生活中的一切都在逐漸變得數字化。這包括幾乎所有的日常用品：電視機、洗衣機、手表、燈泡、電扇甚至衣服現在都是智能設備，因此可以進行跟蹤。所有這些設備都是用戶數據的巨大來源，這又是大數據開發和分析的重要組成部分，從而導致創建了實時行為模式，這些行為被企業廣泛使用。例如，當你在“Alexa”或“Google Home”搜索某個旅游項目時，谷歌公司就會知道你打算去哪里旅游。因此，可以從用戶那里獲得相關信息和諸如酒店預訂之類的查詢。此外，人們的睡眠模式可以通過使用大數據統計的智能可穿戴設備進行有效監控。

聊天機器人：大數據的未來

大數據是企業收集和利用的穩定而巨大的信息流，以改進營銷和客戶服務。其整體效率以其規模、速度和變化為中心。聊天機器人可以輕松地大量收集此數據。借助機器人的處理速度，聊天機器人可以同時與多個客戶交流，并提供更高的客戶參與度和滿意度。這就是它們現在被多家醫療、保險、銀行業務等用來進行在線用戶交互的原因。

聊天機器人與大數據產生一種共生的關系，相輔相成。越來越多機器人收集大量數據，現在也用于分析人類的心態。該概念已被用于開發“情感分析”系統，即試圖通過文本確定某人對某物的情感反應的實踐。隨著機器人收集更多的數據并成功地識別出更多的情感，它們在分析這些信息方面做得更好，在這個過程中，它們自己也變得更智能。因此，它們相互幫助，形成一個不斷發展的相互改進的鏈條，當與人工智能和機器等技術相結合時，往往會發掘和開發新的以用戶為中心、面向未來的系統。

未來的發展方向

大數據如今主要處理非結構化數據，其數據量有時高達TB和PB以上。隨著移動應用程序、社交網絡、Web搜索請求、文本消息和媒體文件等產生大量數據，到2025年，全球產生的數據將達到175ZB。隨著按需付費的最新發展，云計算基礎設施將為大數據技術及其應用程序提供巨大的敏捷性、可擴展性、易用性。機器學習和人工智能技術將進一步提高其實用性和有效性。未來幾年還將開發混合業務環境，在這種環境中，大數據將在幾毫秒內實時處理，從而在幾秒鐘內幫助企業做出明智的決策。這就是科技的未來，并將持續發展。