1.数据量将持续增长

数据量的不断增加意味着通过数据的快速分析获取宝贵的市场洞察已经成为大数据业务运营的关键环节。机构和企业组织必须将其内部未被利用的每一字节的大数据，也就是我们所谓的“黑暗数据”(dark data)加以合理化的整合并转化成可以利用的数据资源。

如果大数据还没有为你的企业带来可供战略参考用的新见解，那么在2017年记得为你所在的企业提出有关大数据的创新计划，只有这样才能提升企业的竞争优势。

2.利用大数据提升客户体验

对于企业的并购，可以将遗留下来的数据资源转交到分包商系统，这种大数据的使用方式除了可以改进消费者体验之外，还可以升级核心系统。

让消费者使用灵活性的自助服务方式可以让大数据分析为企业快速掌握市场发展的主导趋势，还可以为客户需求增长机遇带来更多有竞争力的市场洞察。

利用大数据更深入的了解客户需求可以让搭配销售或者促销活动提高企业的一线财政收入水平，同时还可以免除因客户流失所导致的业绩缩水风险。

3.Hadoop的应用领域将更加广泛

将会有越来越多的企业选择采用Hadoop和其他类型的大数据存贮架构，相应的，分包商们也将为业主提供更加有创新功能的Hadoop解决方案。

当Hadoop架构占据有利地位时，企业使用高级分析方法所处理大量数据可以为盈利决策找到宝贵信息的金矿。

4.预测分析将崭露头角

精准地预测未来可能放生的行为和事件可以提高企业的利润。为降低企业收入风险暴露所使用的欺诈行为快速鉴别和预判技术将会迎来质的飞跃，同时企业运营的卓越性将进一步得到改进。

5.基于云的数据分析将获得更多关注

将数据分析业务迁移到云端可以加速企业采用最新的技术能力，并实现数据资源到行动计划的快速转变。数据分析业务转移到云端之后，企业的运营和技术维护成本也将削减不少。

6.向信息学领域进军并注重数据价值的界定

新的一年，使用信息学助推复杂数据收集、分析与可视化技术的整合可以从数据资源中推导出企业所需的收益来源。从未被充分利用的数据当中提取资源可以提高企业运营绩效。

7.数据可视化将放大商业智能的作用与优势

数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成，无论数据资源在哪里，图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。

8.物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合

数据管理技术，比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。

9.提升数字渠道优化与多渠道体验

以客户偏好的渠道与其保持有效接触可以让企业在传统渠道与数字渠道之间找到最佳平衡点。通过不同渠道不断寻求创新手段提高客户体验度可以带来企业的竞争优势。

10.数据准备和分析的自助式服务将提高效率

无论企业数据类型属于结构化、半结构化还是非结构化，自助服务式的数据预备工具可以加速企业数据准备的时间。使用自助式数据技术可以降低企业对开发团队的依赖程度，从而更重视用户的使用感受，同时企业的运营效率也可以提升。