❶ 大数据创新的五大重要趋势
混合数据云
混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
移动性推动大数据投资
移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
大数据可以围绕和增强现有的应用程序
StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西
美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
大创新来到数据频谱的前端
沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
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❷ 大数据时代: 大数据时代的商业创新
大数据时代: 大数据时代的商业创新
大数据不是一个新的现象，或者是数据根本就不是一个新的现象。上世纪1920年代，在美国出现了所谓的直销业，大量的百货公司开始进行所谓的直销，给每家每户送目录，这就是开始采集用户的数据来进行个性化的营销。到1982年，美国的一些航空公司出现了客户忠诚项目，航空公司开始有大量的客户交易行为数据。
商业创新涉及产品整个价值链
从商业创新的角度来看，更多的是围绕着管理现有和潜在顾客的全生命周期，在你购买之前、购买之后，全媒体、全渠道。无论是pc、手机，还是线下o2o，所有跟这个企业的社会互动，把这些数据收集起来，就能做出一个很好的预测。而且传统的数据营销，产品投放市场以后，只是单纯地做营销。现在，商业的创新是更多延伸到产品整个价值链的上下游商业的创新。
大数据时代，商业创新的市场趋势和一些商业创新出现新的范式。
我们现在处于一个社会化互联网时代，早就过了门户时代。现在的互联网是一个社会化的互联网，其内容主要是用户提供的，用户的内容都可以自己生成，而不是由企业生成的。
互联网时代，最主要是两种形式：一种叫口碑，就是“言”；另外一种是观察模仿，或者叫观察学习，就是“行”。
大数据时代的商业创新，既然是围绕着社会互动展开的，就有一个很重要的特点：社会化互联网使社会互动成为企业的一个重要的战略变量，无论是口碑还是观察模仿，在传统的线下，企业没有办法直接操控。中国有一句谚语：酒香不怕巷子深，但现在不一样，现在很重要的一个特点是，商业创新要看各种各样的新的商业模式，很多完全是围绕这个展开的。
口碑：
新的营销决策变量
从过去这些年的研究中，可以发现的一些有关口碑的例子。比如亚马逊1995年最早推出消费者的口碑，第一次把消费者的口碑当做企业操控的变量，它可以决定提供还是不提供。这里，我们要思考口碑给企业带来了什么样的影响，功能是什么。
观察学习也是这样，也是亚马逊最早开始做的。我们在线下排队的时候，亚马逊很轻易地放到网站上，后台可以统计出看过某款产品的客户，最终有多少人购买这款产品。
我们看到100个顾客从餐馆门前走过，最终有多少人进了这个餐馆，多少人进了对面的餐馆，这就是在现实生活中大家去吃饭时关心的数据。企业仍然能够把它当做直接操控的战略变量，这就改变了很多商业的游戏规则。
另外，社会互动的类型成为企业直接管理的变量。其实，另外一种社会互动的异质性本身或者同质性本身，也成为企业管理战略的变量，这是我们要在另外一篇文章里面讨论的问题。
商业创新：
立足社会互动的战略管理
商业创新是围绕着利用社会互动来影响产品投放市场以后的战略吗？其实远远不止，社会互动还可以影响到整个价值链的上下游。企业用消费者社会的互动来做新产品的测试，更重要的是新产品测试的时候就在做营销了。
身处大数据时代，商业创新一个很重要的立足点就是怎么来进行社会互动的战略管理。社会互动的异质性取决于社会网络关系，社会互动不同的类型不仅可以影响企业做决策，还受现在移动互联网o2o的影响，它也是一个战略变量。
其实在大数据时代，你仍然可以做社会互动。美国芝加哥的一家公司是卖t恤衫的，任何一个人都可以把自己设计的t恤衫上传到这个网站，得票高的由这个网站生产。这样来做新产品开发，同时也是在做新产品的测试，也是在做新产品的营销。什么意思呢？在大数据时代，如果你要基于社会互动战略管理的时候，我们过去商业上决策的流程是一种串行。现在是一个并行，我在做营销的时候，我就应该在做研发，我在做研发的时候，我应该就在做营销，不应该把它割裂开来。
社会互动：
企业可操控的战略变量
传统的市场主体企业创造价值，顾客消费价值。是谁创造价值，谁消费价值呢？实际上是消费者在创造价值，企业在消费价值。而传统市场的功能是在做价值的交换和资源的配置，但是价值的交换前提是：谁是价值的创造者，谁是价值的消费者非常清晰，而现在并不清晰，现在市场最主要的功能更多的是在做一种资源的整合和价值的共创。市场的主要调节机制不仅是供求价格，更多是社会互动。
人类社会一直有社会互动，社会互动现在成为市场调节的主要机制？一个很重要的条件是，价格之所以成为调解价值，第一是价格可观测、可度量，第二是价格可调控。
由于互联网、大数据技术，社会互动成为企业可以操控的战略变量。大数据技术可以把用户在微博、微信上互动的内容分析提取出来，知道什么价值有用，什么价值没用，这就是大数据时代对商业创新的影响。
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❸ 大数据为创业创新提供巨大空间
大数据为创业创新提供巨大空间
随着大数据时代的来临，人们普遍关心，在这样的时代，它会怎样影响我们的生活？在昨天的“大数据创新发展论坛”上，与会嘉宾用通俗的语言，生动的例子，深入浅出地向听众解释了大数据的概念、作用，以及大数据时代如何影响我们的生活，并针对如何抓住大数据时代的机遇实现强国梦提出了建议。
大数据与人们的生活息息相关
大数据是什么？它与我们的生活有什么关系？在当今社会，为什么世界各国都如此重视大数据？在昨天的论坛上，每位嘉宾都纷纷强调了大数据的重要性。
中国工程院邬贺铨院士用“大数据已经成为国家基础性战略资源”强调了大数据的作用和价值。他说，大数据的产业链覆盖了社会经济、生活各个领域，可以应用到各个行业，大数据的思维代表了认知论的升华，蕴含着广阔的创新空间。
中国信息通信研究院院长曹淑敏也认为，随着互联网信息的发展和普及，特别是移动互联网，使得通信网的普及程度非常之高，已经从连接人到连接物。整个互联网已经从消费型互联网转向产业型互联网，这为大数据的存储、处理、挖掘、应用奠定了基础。目前，大数据在各方面的应用已经开始逐渐显现，除了传统的服务业领域之外，工业领域的应用也已经开始兴起。
在阿里巴巴副总裁涂子沛看来，大数据已经与我们生活紧密联系在一起，几乎成了每个人生活的一部分。现在，很多人都离不开手机，下飞机第一件事打开手机，早上起来第一件事打开手机，看微信，看朋友圈，看信息，其实，人们所看到的这些都是数据，人们离不开的不是手机而是数据，所以说，大数据的时代已经到来。
华为集团高级副总裁邓彪认为，大数据可以帮助企业增加收入、帮助企业提升运营效率。大数据的应用比数据的存储和计算更重要，大数据一定要用才会有价值，此外，大数据一定要流动、贯穿、沉淀。
抓住大数据机遇实现强国梦
怎样抓住大数据时代机遇，实现强国的梦想？与会嘉宾结合目前国内大数据产业发展的现状，提出了各自的建议。
在贵州省委常委、贵阳市委书记陈刚看来，大数据发展到今天有一个很重要的问题，就是数据存储越来越多，数据处理量越来越大，人类积累数据的能力远超过人类处理数据的能力的发展。换句话说，在未来发展过程中，大数据越来越大，但是，大数据并不能保证我们能把这些数据处理好，因此在未来大数据处理时代，由计算机形成的热点“头脑风暴”，可能是人类社会进入大数据处理能力的最高一个阶段。
他以贵阳市为例说明大数据对一个城市发展的重要性。目前，贵阳市正在做的一件事情就是以交通大数据为基础，成立一个公共数据开放的平台，进而建立一个孵化器的平台，向国内所有的法人企业进行契约式的数据开放；从局部利益来说，通过这些数据的开放，利用社会的资源可以改善贵阳交通，使政府智能化管理，服务民生得到改善。但是它的价值远不止于此，我们考虑的是能不能通过交通大数据的孵化器，通过契约式的方式，吸引社会企业、社会法人来，作为一种契约式的开放管理，进而形成一种良性互动的循环，形成各个部门数据竞相开放，出现各个部门数据融合开放的格局，这是贵阳想做的探索。
邬贺铨院士在演讲中直陈目前中国大数据产业发展所存在的问题，他说，中国是网络大国，也是数据大国，拥有数据资源是中国的优势。但大数据的开发能力和人才是中国的短板，大数据的法治与数据开放共享的不足是我们的“软肋”。他认为，大数据运行需要大平台，过去的数据是静止的，现在数据是活的，所以对平台提出更高的要求，需要实现信息融合，需要从大量的复杂数据里面突出感兴趣的数据。
曹淑敏也建议，要加强数据开放共享，推动应用创新，提升政府治理新能力。大数据的开放给创业创新提供了巨大的空间和潜力，其中既包括大数据的开放平台，又包括培育大数据的众包平台，还有建设大数据的众创平台，这将为中小企业提供很多的创业机会。同时，还要加强数据安全管理。
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❹ 大数据驱动创新思维
大数据驱动创新思维
大数据时代的变革重要的并不是升级现有逻辑，而是需要创造一种新的逻辑。正如外军研究所强调，大数据时代所需要创造的逻辑，关键是需要人们在通常状态下开动左脑的同时，来充分唤醒沉睡的右脑，激发创新思维。
作为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性新技术革命，大数据不但越来越多地被人们提及和广泛运用，而且成为影响当今世界科技创新、国家安全战略以及新军事变革极为重要的知识增长点。据外媒披露，截至2012年底，全球互联网总数据存储量已达160亿TB以上，并且正以59%以上年增长率在高速增长。外电有评论指出，现在每日遍布世界各个角落的传感器、移动设备、在线交易等生成的海量数据昭示世人：人类已加速步入“大数据时代”。
在军事领域，大数据更是独具“翻江倒海”之能。因为无处不在的海量数据是一座宝库，打开这座宝库从中可以找到许多有价值的数据，通过分析发现规律，就能够获取高价值的信息，从而作出重要决策，把握变幻风云，这也正是大数据的军事价值。击毙本？拉登让美国的“海豹”突击队着实吸引了世人目光，然而外军深入研究后才知道，发现本？拉登靠得则是数千名数据分析员长达10年对海量信息的分析，所以国际上也有“数据抓住了本？拉登”之说。
无独有偶。前不久，在美俄达成有关叙利亚化武换和平协议之时，美情报机构详细列出了叙数十项化武生产、储藏地点清单，而能够发现和锁定这些目标，大都是基于美卫星数据情报和分析员的解析。专家告诫，驾驭未来战争，决不可忽视没有硝烟的大数据战场。
现代科学研究表明，人脑构造主要由左右两个半脑组成，它们各有明确的分工，左脑主要完成语言、逻辑等认知与行为，而右脑则具有艺术创作、发明创造以及整体性思维的能力，蕴藏着发散思维、逆向思维、关联思维等非常规的思维潜质，正是这里迸发着无穷的创造活力。
历史上，善于激发右脑潜能的成功典范俯拾即是。着名科学家爱因斯坦曾经说：“我思考问题时，不是用语言进行思考，而是用活动的跳跃的形象进行思考。当这种思考完成以后，我要花很大力气把它们转换成语言。”另一位科学家笛卡尔更是强调：“没有图形就没有思考。”1940年，善用右脑功能的丘吉尔下令撤出在法英军，成就了二战经典——代号“发电机计划”的敦刻尔克大撤退。福特善于发挥右脑深度潜能，在重大经营项目上时常作出创造性决策，终成享誉世界的“汽车大王”；乔布斯从不追捧市场，强调产品内外极致追求的他，成就了“苹果”的辉煌。所以，在当今的信息网络时代、在智慧地球的创新时代，我们切莫丧失了右脑思维的跳跃性、形象性和创造性。
外军研究表明，开发右脑功能，可以在设计感、故事感、娱乐感以及交响能力、舆情能力、探寻能力等6种能力方面作出新探索。最新研究昭示我们，面对大数据时代的挑战，必须善于全面把握信息化战场联合作战多源目标感知的特殊性，不断增强实时动态的数据处理能力，充分发掘右脑蕴藏的创造性能量，把大数据转化为可供决策的创造力，让能打仗、打胜仗的设计图景与打赢信息化战争的实战图景实现完美的结合。
❺ 如何利用大数据进行创新
可以利用大数据的多维度和时效性进行创新。用大数据的数据分析结果可以更加精准的了解到目标用户的需求，进而根据目标用户的需求来制定相应的创新方案。
❻ 大数据应用的创新路径
大数据应用的创新路径
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，海量数据正在生成。2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元人民币，增速达38%，预计2016至2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长。大数据正从概念向实际应用转移，越来越多的成功案例相继在不同领域涌现。
IBM日本公司的经济指标预测系统，从互联网的新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI(采购经理指数)预测值。而IBM根据网上的新闻分析出的这个PMI预测值，准确度相当高;美国印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，以用户970万条留言，提前2-6天预测道琼斯工业指数，准确率达到87%。在中国，“淘宝CPI(居民消费价格指数)”这一指数通过采集、编制淘宝网上成交额比重达57.4%的390个类目的热门商品价格走势，反映网络购物市场整体状况以及城市主流人群的消费状况;阿里公司根据淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无须担保来放贷。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行;此外，利用对手机用户身份和位置的检测可实时动态掌握流动人口的来源及分布情况，也可实时掌握交通流量情况，可了解突发性事件的聚集情况等。在各个领域，掌握庞大的数据信息，并对这些含有意义的数据进行专业化处理，大数据就有了不同寻常的商业价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。当下，大数据的价值已在许多行业被挖掘出来。对此，中国工程院院士邬贺铨指出，大数据本身服务业的属性大于大数据软硬件的制造业;大数据对其他产业的影响大于对信息产业的影响;大数据的社会效应大于直接经济效益。因此，大数据的影响之大以及受到的广泛重视溢出效益明显。目前来看，大部分企业是把大数据分析用于客户分析，然后是运营分析、诚信分析;此外还应用与新产品和业务的创新，企业数据仓库优化。大数据支出最大的产业，一是离散制造，二是银行，三是流程制造。今年3月份通过的“十三五”规划中，专门有一章提到促进大数据产业健康发展，并提出要深化大数据在各行业的创新应用，探索和传统行业协同发展的新业态、新模式，加快完善大数据的产业链。
“我们需要加强研究，加大投入，综合运用各方面的技术掌握数据资源，加强大数据的挖掘分析，实现在各个行业的创新应用，挖掘大数据的深层价值。
❼ 大数据时代: 大数据时代的 商业创新
大数据时代: 大数据时代的 商业创新
大数据不是一个新的现象，或者是数据根本就不是一个新的现象。上世纪1920年代，在美国出现了所谓的直销业，大量的百货公司开始进行所谓的直销，给每家每户送目录，这就是开始采集用户的数据来进行个性化的营销。到1982年，美国的一些航空公司出现了客户忠诚项目，航空公司开始有大量的客户交易行为数据。
商业创新涉及产品整个价值链
从商业创新的角度来看，更多的是围绕着管理现有和潜在顾客的全生命周期，在你购买之前、购买之后，全媒体、全渠道。无论是pc、手机，还是线下o2o，所有跟这个企业的社会互动，把这些数据收集起来，就能做出一个很好的预测。而且传统的数据营销，产品投放市场以后，只是单纯地做营销。现在，商业的创新是更多延伸到产品整个价值链的上下游商业的创新。
大数据时代，商业创新的市场趋势和一些商业创新出现新的范式。
我们现在处于一个社会化互联网时代，早就过了门户时代。现在的互联网是一个社会化的互联网，其内容主要是用户提供的，用户的内容都可以自己生成，而不是由企业生成的。
互联网时代，最主要是两种形式：一种叫口碑，就是“言”；另外一种是观察模仿，或者叫观察学习，就是“行”。
大数据时代的商业创新，既然是围绕着社会互动展开的，就有一个很重要的特点：社会化互联网使社会互动成为企业的一个重要的战略变量，无论是口碑还是观察模仿，在传统的线下，企业没有办法直接操控。中国有一句谚语：酒香不怕巷子深，但现在不一样，现在很重要的一个特点是，商业创新要看各种各样的新的商业模式，很多完全是围绕这个展开的。
口碑：
新的营销决策变量
从过去这些年的研究中，可以发现的一些有关口碑的例子。比如亚马逊1995年最早推出消费者的口碑，第一次把消费者的口碑当做企业操控的变量，它可以决定提供还是不提供。这里，我们要思考口碑给企业带来了什么样的影响，功能是什么。
观察学习也是这样，也是亚马逊最早开始做的。我们在线下排队的时候，亚马逊很轻易地放到网站上，后台可以统计出看过某款产品的客户，最终有多少人购买这款产品。
我们看到100个顾客从餐馆门前走过，最终有多少人进了这个餐馆，多少人进了对面的餐馆，这就是在现实生活中大家去吃饭时关心的数据。企业仍然能够把它当做直接操控的战略变量，这就改变了很多商业的游戏规则。
另外，社会互动的类型成为企业直接管理的变量。其实，另外一种社会互动的异质性本身或者同质性本身，也成为企业管理战略的变量，这是我们要在另外一篇文章里面讨论的问题。
商业创新：
立足社会互动的战略管理
商业创新是围绕着利用社会互动来影响产品投放市场以后的战略吗？其实远远不止，社会互动还可以影响到整个价值链的上下游。企业用消费者社会的互动来做新产品的测试，更重要的是新产品测试的时候就在做营销了。
身处大数据时代，商业创新一个很重要的立足点就是怎么来进行社会互动的战略管理。社会互动的异质性取决于社会网络关系，社会互动不同的类型不仅可以影响企业做决策，还受现在移动互联网o2o的影响，它也是一个战略变量。
其实在大数据时代，你仍然可以做社会互动。美国芝加哥的一家公司是卖t恤衫的，任何一个人都可以把自己设计的t恤衫上传到这个网站，得票高的由这个网站生产。这样来做新产品开发，同时也是在做新产品的测试，也是在做新产品的营销。什么意思呢？在大数据时代，如果你要基于社会互动战略管理的时候，我们过去商业上决策的流程是一种串行。现在是一个并行，我在做营销的时候，我就应该在做研发，我在做研发的时候，我应该就在做营销，不应该把它割裂开来。
社会互动：
企业可操控的战略变量
传统的市场主体企业创造价值，顾客消费价值。是谁创造价值，谁消费价值呢？实际上是消费者在创造价值，企业在消费价值。而传统市场的功能是在做价值的交换和资源的配置，但是价值的交换前提是：谁是价值的创造者，谁是价值的消费者非常清晰，而现在并不清晰，现在市场最主要的功能更多的是在做一种资源的整合和价值的共创。市场的主要调节机制不仅是供求价格，更多是社会互动。
人类社会一直有社会互动，社会互动现在成为市场调节的主要机制？一个很重要的条件是，价格之所以成为调解价值，第一是价格可观测、可度量，第二是价格可调控。
由于互联网、大数据技术，社会互动成为企业可以操控的战略变量。大数据技术可以把用户在微博、微信上互动的内容分析提取出来，知道什么价值有用，什么价值没用，这就是大数据时代对商业创新的影响。
❽ 大数据创新有什么趋势
混合数据云
混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
移动性推动大数据投资
移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
大数据可以围绕和增强现有的应用程序
StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西
美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
❾ 深度分析大数据的八大趋势与创新
深度分析大数据的八大趋势与创新
伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。
1. 数据驱动创新
如今，数据已成为企业竞争优势的基石。利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。
2. 富媒体数据分析呼唤先进技术
如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢？国际数据公司（IDC）预测，2015年，富媒体（视频、音频和图像）分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。以针对电商数据进行图像搜索为例。对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。
3. 预测分析必不可少
当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。
4. 混合部署是未来趋势
IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：
安全和隐私政策及法规影响部署选择；
数据传输与整合要求混合云环境；
为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据；
构建云端元数据存储库（包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型）。
5. 认知计算打开新世界
认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。
6. 大数据创造更多利润与价值
越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。
7. 物联网推动实时分析发展
预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。
8. 复合型数据分析人才之争
很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。特别是大企业对此感触颇深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。