如今，大數據已經成為人們很熟悉的一個術語，但是2018年將采用的策略將完全打破大數據的發展現狀。

　　這種新技術屬于大數據分析范疇，而這也是人們在從數字時代開始以來收集數據量進行互動的原因。只要索引這些信息，就會顛覆過去10年計算機的發展。但是云計算的進步使得龐大的計算機網絡能夠協同工作，壓縮數據，并提供可操作的智能。

　　1.云計算服務器比以往任何時候都更容易訪問

　　云計算背后的Backbone(網絡的骨干)是可以即時部署的云計算服務器，能夠按需擴展以滿足公司或組織利用它們的需求。

　　企業的業務從專用物理服務器到云計算服務器的轉換正在以驚人的速度進行，而這有著充分的理由。云計算托管系統商LCN公司表示，“如果一臺服務器發生故障，集群中的其他服務器將會消除冗余。”

　　云計算更好的可靠性和可擴展性將繼續推動大型企業的大規模計算需求，因為他們梳理數據以找到將影響未來發展的新見解。

　　2.閃存產品成為新標準

　　如果人們查看當前商業電腦的配置，幾乎所有價格高于500美元的電腦都配備了固態硬盤(SSD)。這些閃存存儲設備允許即時訪問信息，而傳統的機械硬盤(HDD)由于通過磁頭在旋轉盤片上讀取數據，類似于傳統的黑膠唱片，其存取數據的速度相對較慢。

　　機械硬盤(HDD)不僅更容易受到移動或機械故障的損害，而且速度也較慢。固態硬盤(SSD)通過電子通道即時存取數據，而不像機械硬盤那樣需要等待磁頭到達訪問數據扇區。

　　在服務器方面，除了主機的低端市場之外，固態硬盤已經成為很多用戶采用的主流產品。固態硬盤可以在瞬間訪問大量的數據，為云計算平臺提供所有可能消耗的信息。這意味能夠以創記錄的速度完成PB級的數據分析，從而可以在更短的時間內運行更全面的算法。

　　而這個發展趨勢并沒有放緩。 2018年機械硬盤(HDD)市場將縮減6.4%，固態硬盤(SSD)市場將增長23.6%。

　　3.人工智能蓬勃發展

　　從Uber到IBM，很多企業采用了人工智能技術。這是一個令人興奮的行業領域，因為它承諾能夠顯著減少人類日常工作量。人工智能平臺可以讓汽車自動駕駛，有效應對繁忙的交通狀況，營銷分析師不再需要費心費力地來決定哪些產品將在下一季上市，而是可以實時學習和了解瞬息萬變的世界，完成復雜的任務。

　　人工智能不僅僅是完成一項具有挑戰性任務的軟件程序，還能夠在景觀變化時改變方法達到其指定的目標。在商業世界中，變化是永恒的。企業與客戶互動、市場競爭、向股東交付結果等方式在很大程度上取決于人們如何應對變化。

　　在企業領域，人工智能有望在2018年實現一個巨大的承諾。這得益于功能更強大的處理器，如英特爾的i7X和至強服務器硬件可以在更短的時間內分析更多的數據。對于大數據分析來說，采用更強大的硬件意味著可以獲得更可靠的結果。

　　人工智能將利用這些工具來吞噬數據，執行分析并以更高效的方式完成任務。程序員不是絞盡腦汁地編寫軟件去完成一系列的任務，而是開始規劃目標或者期望的結果。采用人工智能可以分析景觀并決定實現目標的最有效途徑。

　　神經網絡需要自動化

　　人工智能還有一個方面值得一提，但也是最耗時的。神經網絡是人工智能背后的大腦，在云體系結構上通常運行著最先進的人工智能，并且由來自世界各地的技術熟練的工程師實時修改。但創建和維護一個合格的神經網絡所需的時間是相當長的。沒有它，機器學習將是不可能的。

　　如果人們能夠開發出一些類似于商業目標的計算基礎設施，并在引導人工神經網絡的路徑上產生一個巨大的神經網絡，這難道不是很好嗎?也許這將發生在2019年。

　　4.利用移動人工智能

　　高通公司已經推出了Snapdragon 845芯片，這是一款移動處理器，能夠在本地部署提供人工智能技術，而不需要網絡連接來獲得云計算能力以完成更基本的任務。

　　這是一個巨大的技術進步。這為開發人員首次創建本地存儲和處理的移動人工智能帶來了可能性。Uber公司對此感到欣喜，因為他們競相制造自駕車，卡車和公共汽車。毫無疑問，2018年將在這個領域蓬勃發展。

　　總之，這對大數據分析來說將是激動人心的一年。云計算服務器技術更易于訪問，即使是小公司也可以使用數據處理所需的大量功能。人工智能將繼續受益于大數據分析并提供支持，因為它在日常生活中將得到越來越多的應用。