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隨著信息化時(shí)代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)的常態(tài)，而大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)等相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，為海量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)提供了強(qiáng)有力的支撐，通過數(shù)據(jù)分析挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，為企業(yè)的發(fā)展和決策提供支持。從大數(shù)據(jù)的發(fā)展和行業(yè)趨勢來說，大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展前景是非常不錯(cuò)的。

在當(dāng)下大數(shù)據(jù)分析依然處于初級(jí)階段，很多的大數(shù)據(jù)分析只是數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和傳輸，特別是在傳統(tǒng)行業(yè)，更多的是在做企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的分析以及部分行業(yè)數(shù)據(jù)的采集分析。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，如推薦系統(tǒng)、客戶行為分析等都是大數(shù)據(jù)分析的具體應(yīng)用。同時(shí)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、信息安全等方面，大數(shù)據(jù)還存在著不足之處，在大數(shù)據(jù)分析的過程中，對參與者的能力要求也比較高，這些都制約著大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的發(fā)展。

而伴隨著大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析必然會(huì)發(fā)揮更大的作用，深度挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值，助力企業(yè)的業(yè)務(wù)升級(jí)。技術(shù)的不斷升級(jí)，與行業(yè)的深度融合，也將降低大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門檻、擴(kuò)展應(yīng)用領(lǐng)域。

無論是傳統(tǒng)行業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析是企業(yè)必經(jīng)的階段，通過數(shù)據(jù)分析使數(shù)據(jù)活起來，不再只是IT資產(chǎn)，而是發(fā)揮其潛在價(jià)值，為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供支持。大數(shù)據(jù)分析的前提是具備海量的數(shù)據(jù)，只有數(shù)據(jù)量足夠大，數(shù)據(jù)分析才更有意義。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模不夠大，大數(shù)據(jù)分析是沒有意義的，與其盲目跟風(fēng)做大數(shù)據(jù)分析，不如先對企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘當(dāng)前數(shù)據(jù)的價(jià)值，通過數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)分析逐步推進(jìn)企業(yè)的信息化發(fā)展，才能真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，為打造智能企業(yè)奠定良好的基礎(chǔ)。
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