1. 快速增长的物联网网络
由于物联网(IoT)技术，智能手机被用于控制家用电器变得越来越普遍。随着小米和阿里等智能设备在家庭中实现特定任务的自动化的普及，物联网热潮也正吸引着很多公司投资于该技术的研发。
更多组织将抓住机会以提供更好的物联网解决方案，这必然将带来更多收集大量数据的方法，以及管理和分析数据的方法。业界的研究趋势是推动更多能够收集、分析和处理数据的新设备，比如手环、智能音箱、眼镜等。
2. 预测分析的兴起
大数据分析一直是企业获得竞争优势并实现目标的关键战略之一，研究人员使用必要的分析工具来处理大数据并确定某些事件发生的原因。现在，通过大数据进行预测分析可以帮助更好地预测未来可能发生的情况。
毫无疑问，这种策略在帮助分析收集的信息以预测消费者行为方面非常有效，这允许公司在做相关开发之前了解客户的下一步行动，以确定他们必须采取的措施。数据分析还可以提供更多数据上下文，以帮助了解其背后真正的原因。
3. 普及的人工智能技术
人工智能现在更常用于帮助大公司和小公司改善其业务流程。人工智能现在可以在执行任务时，能够比人类更快、更精确，以此减少人为引入的错误并改善整体流程，这使得人们能够更好地专注于更关键的任务，并进一步提高服务质量。
人工智能的快速发展以及较高的薪资吸引着很多开发人员进入该领域，幸运的是，市面上有成熟的人工智能开发工具箱可供使用，每个人都可以根据实际任务构建相应的算法，满足不断增长的需求。如果个人组织能够找到将其整合到业务流程中的最有效方式，那么可能会获得较大的优势。
4. 迁移到云端的暗数据
尚未转化为数字格式的信息称为暗数据，它是一个目前尚未开发的巨大数据库。预计这些模拟数据库将被数字化并迁移到云端，进而用于对企业有利的预测分析。
5.网络安全变得更智能、更严格
在过去涉及黑客攻击和系统攻击的丑闻中，数据的安全变得更加受重视，这也促使公司专注于加强信息保护的力度。物联网收据数据时的安全也成为了一个担心的因素， 网络安全也是一个问题。为了应对这种永无止境的威胁，大数据公司倾向于帮助组织使用数据分析作为预测和检测网络安全威胁的工具。
大数据可以通过安全日志数据集成到网络安全策略中，能够用于提供之前发生过威胁的信息，这可以帮助公司预防和减轻未来黑客和数据泄露的影响。
6. 量子计算
目前，使用我们现有的的技术分析和解释大量数据可能需要花费大量时间，如果能在短短几分钟内同时处理数十亿的数据，我们就可以大大缩短处理时间，让公司有机会做出及时的决策，以达到更理想的效果。
这项艰巨的任务只能通过量子计算实现，尽管目前量子计算机的研究处于起步阶段，但已经有一些公司正在使用量子计算机进行相关实验，以帮助不同行业的实践和理论研究。之后不久，谷歌、IBM和微软等大型科技公司都将开始 测试量子计算机 ，将它们集成到业务流程中。
7. 首席数据官将发挥更大的作用
现在，大数据越来越成为执行业务战略中的重要组成部分，首席数据官也在其组织中发挥着更重要的作用。首席数据管们被期待着引导公司走向正确的方向，并采取更积极的方法，这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。
8. 开源解决方案
目前，有许多可用的公共数据解决方案，例如开源软件，它们已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步，同时还具有实时访问和响应数据的功能。出于这个原因，预计它们将在今后快速发展且需求量会很大。虽然，开源软件很便宜，可以使用开源软件降低企业的运营成本，但是，使用开源软件也有一些弊端 ，这里 是你需要知道的一些缺点。
9. 边缘计算
由于物联网的发展趋势，许多公司正在转向研究连接设备以收集客户更多的数据或流程数据，这就创造了对技术创新的需求。新的技术旨在减少从数据收集到云端，其分析和需要采取行动的滞后时间。
针对这一问题， 边缘计算 可以提供更好的性能，因为其流入和流出网络的数据更少，云计算的成本更低。如果公司选择删除掉之前从物联网中收集到的不必要的数据，公司也可以从降低存储和基础设施这些成本中受益。此外，边缘计算可以加速数据分析，为公司做出正确的反应提供充足的时间。
10. 更智能的聊天机器人
由于人工智能的快速发展，很多公司现在正部署聊天机器人来处理客户查询等应用场景，以提供更加个性化的交互模式，同时消除对人工的需求。
大数据与提供更愉快的客户体验之间有着很大的关系，因为机器人通过处理大量数据，进而根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。在交互过程中，他们还能够从对话中收集和分析出有关客户的信息，这一流程进而帮助营销人员制定出更简化的策略，以实现更好的用户转化率。