伴隨著網絡世界成為企業當前最大的市場，網際網路大數據成為他們擁有和使用的最強大的工具集。幾乎所有的網站和應用程式都會大部分客戶的瀏覽動態，以記錄並隨後分析客戶的需求和選擇。大數據技術不僅包括數據的採集，還包括對數據的理解和分析，以創建客戶行為模式。只有這樣，網際網路大數據才能對企業有價值。
大數據的應用為企業進行市場研究、原型開發、產品開發和演變、客戶獲取以及營銷工具鋪平了道路。因此，大部分企業都希望以更新、更具創新性的形式使用「網際網路大數據」技術。
大量數據的收集和處理
收集數據信息並並不是一個新的概念，但處理數據信息的方式是新的，並且每一天都是在進一步發展。早期的數據存儲在需要大量物理空間的數據信息存儲設備中。這些數據信息採用關係資料庫管理系統(RDBMS)和其他資料庫管理系統等技術進行分析，其中數據信息以表和數組的形式存儲，然後使用查詢進行檢索。隨著數據信息的增加，這些存儲技術變得難以應對。
因為計算機、行動裝置、物聯網設備等大量數字設備現在正在收集和處理數據信息，並對其進行優化以進一步使用，如今已經成為一項艱巨的任務。因為這些原因，在以往只有大型企業使用大數據技術，他們可以承擔存儲這些大量數據信息的成本，然後開發和使用這些分析算法以供進一步使用。
大數據的應用隨著雲計算的出現發生了變化
利用雲計算服務，「網際網路大數據」的一切都發生了轉變。雲計算技術幾乎消除了存儲量不斷增加和不斷轉變的數據集對採購和應用大量硬體的需求量。除了數據存儲以外，甚至數據處理算法現今也可以在雲平臺上應用。這顯著降低了技術應用成本，並消除了其他限制，例如所需空間。隨著其他業務現今以cookies和其他工具的形式收集數據，收集到的數據量呈指數性增長。根據報導，全球2020年的網際網路流量將達到2.3ZB。
智慧型手機的地理同步數據
行動應用程式開發框架及其位置和地理標記功能使數據信息的新維度得以發展壯大，其中包括追蹤使用者的移動，這不僅僅是數字的，還包括物理的。這打開了一個新的商業運營領域，這一些數據信息可以更有效、更穩定地確定使用者行為模式。例如，谷歌地圖、旅遊網站和應用程式，甚至零售服務平臺現在都在應用位置數據信息為使用者提供定製內容。
物聯網設備正在進一步推動大數據的獲取和分析
人們日常生活中的一切都在漸漸變得數位化、智能化。這包括幾乎所有的日常用品：電視機、洗衣機、手錶、燈泡、電扇甚至衣服現今都是智能設備，因此可以進行追蹤。所有這些設備都是使用者數據信息的巨大來源，這又是大數據開發和分析的重要組成部分，進而導致創建了實時行為模式，這些個人行為被企業廣泛使用。例如，當你在「Alexa」或「GoogleHome」檢索某一個旅遊項目時，谷歌公司就會知道你打算去哪裡玩。因此，可以從使用者那裡得到相關信息和諸如酒店預訂之類的查詢。此外，人們的睡眠模式可以通過使用大數據統計的智能可穿戴設備進行有效監控。
聊天機器人：大數據的未來
大數據是企業收集和利用的穩定而巨大的信息流，以改進營銷推廣和顧客服務。其整體效率以其規模、速度和變化為中心。聊天機器人可以輕鬆地大量收集此數據信息。藉助機器人的處理速度，聊天機器人可以同時與多個顧客交流，並提供更高的顧客參與度和滿意程度。這就是它們如今被多家醫療、保險、銀行業務等用來進行在線客戶交互的原因。
聊天機器人與大數據產生這種共生的關係，相輔相成。愈來愈多機器人收集大量數據信息，如今也用於分析人類的心態。該概念已被用於開發「情感分析」系統，即試圖通過文本確定某人對某物的情感反應的實踐。隨著機器人收集更多的數據信息並成功地識別出更多的情感，它們在分析這些信息方面做得更好，在這個環節中，它們自己也變得更智能。因此，它們相互幫助，形成一個不斷發展的相互改進的鏈條，當與人工智慧和機器等技術相結合時，往往會發掘和開發新的以客戶為中心、面向未來的系統。
大數據未來的發展方向
大數據如今主要處理非結構化數據，其數據量有時候達到TB和PB以上。隨著行動應用程式、社交網絡、Web搜索請求、文本信息和媒體文件等產生大量數據，到2025年，全球產生的數據將達到175ZB。隨著按需付費的最新發展，雲計算基礎設施將為大數據技術及其應用程式提供巨大的敏捷性、可擴展性、易用性。機器學習和人工智慧技術將進一步提升其實用性和有效性。未來數年還將開發混合業務環境，在這種環境中，大數據將在幾毫秒內實時處理，從而在幾秒鐘內幫助企業做出明智的決策。這就是科技的未來，並將持續發展。
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