所有智能化技术的核心都是设备间的网络互联，而这正是我们耳熟能详的物联网(IoT)。据预测，到2020年，将有500亿个“事物”实现互相通信或是通过互联网进行沟通。面对如此迅速的普及和发展，一些新的挑战也随之而来：如何才能使物联网易于使用并且具有较高的性价比和效率呢？对此，德州仪器(TI)众多物联网专家经过深入交流，指出了物联网发展所面临的六大主要挑战，并给出了解决这些挑战的关键，尤其强调了针对消费类、工业和汽车领域的物联网应用。
挑战一：低功耗是重中之重
物联网从一个利基市场(小众市场)不断发展成为一个几乎将我们生活各个方面都连接在一起的庞大网络，面对如此广泛的应用，功耗是至关重要的。在物联网领域中，许多联网器件都是配备有采集数据节点的微控制器(MCU)、传感器、无线设备和制动器。在通常情况下，这些节点将由电池供电运行，或者根本就没有电池，而是通过能量采集来获得电能。特别是在工业装置中，这些节点往往被放置在很难接近或者无法接近的区域。这意味着它们必须在单个纽扣电池供电的情况下实现长达数年的运作和数据传输。
“电池的安装、养护和维修不仅难度很高，同时也会带来高昂的开销。而在某些车间或厂房内，这些操作甚至非常危险。”关注无线和低功耗充电领域的Harsha表示，“我们的目标就是让用户在器件的使用寿命内无需更换电池。”基于此，Harsha和他的团队正在研究尽可能延长微型电池供电时间的方法。例如，借助太阳能来供电，无论是室内或是户外光源，即使是只从光源中采集很少的能量，其影响也是巨大的。同时，通过工厂中某一物件的内外环境温差，也能够实现能量的采集，例如温度高于外部空气的高温液体管道。此外，在工业装置中，车间内机器所产生的振动也能被用于能量采集。通过住所内来自WiFi的无线电波，也可以为支持物联网节点的电池生成一个小电荷。
以上种种方法的目标是将电池的使用寿命延长10%或20%。虽然消费类电子元器件更新换代的速度越来越快，但是工业应用中的物联网技术可以持续很长的时间。通过使用能量采集来延长电池的使用寿命，一块电池可以持续供电20年到30年，直到所有的节点需要更换。在某些情况下，由于能量采集的使用，这些节点甚至可以实现无电池运行。
挑战二：感测必不可少
如果没有感测，那么物联网也将不复存在。传感器、微型器件和节点是构成整个物联网系统的基石，它们能够测量、生成数据并将数据发送给其他节点或云端设备。无论是感测住宅的房门是否关闭，还是汽车的机油是否需要更换，抑或是生产线上的某个设备会不会出现故障，传感器采集到的数据都是关键信息。
“感测在需要作出决策的时候便会发挥作用，这一过程不一定需要人工干预。”专注电流感测领域的Jason表示，“如果传送带正在传输某个物体，传感器能够帮助确定这个物体是什么、重量为多少以及传送带是否过热等。例如，分析电机内的电流能够让人们了解电机的健康状况、是不是出现了故障。这些都是在进行工厂控制时需要了解的内容，而传感器使这一切变为可能。当提供实时数据时，这些重要数据的结合将影响到方方面面。”
因为传感器采集了海量的数据，特别是在工业物联网(IIoT)中更是如此，所以传感器软件的创新与传感器硬件的创新同样重要。当获得了海量的信息时，如何确定信息是不是过多？如何判定所掌握的数据是不是有用？其中极为重要的一环就是算法。一旦有了合适的算法并且得以充分利用，它们将改变制造业。工厂会变得越来越小，效率却越来越高。
挑战三：连通性选择由繁化简至关重要
一旦传感器数据被低功耗节点采集，这些数据必须被传送到某个地方。在大多数情况下，它会被传送至一个网关，这是物联网系统中互联网与云或其他节点之间的中间点。目前，根据独特的使用情况和不同的需求，我们可以选择多种有线或无线的方式来连接设备。各项不同连通性标准和技术都有其特殊的价值与用途，不过将WiFi、Bluetooth、Sub-1 GHz和以太网中的所有这些标准都整合起来却是一项巨大的工程。鉴于产品的多样性以及需要将连通性添加到很多标准与技术并不相同且大多数此前并不具备互联网连通性的产品中，这就需要采用复杂的技术，并使其变得更加简单。
挑战四：管理云端连通性是关键
一旦数据通过一个网关，它在大多数情况下会直接进入云端。在这里，数据被分析、检查，然后付诸实施。物联网的价值源自云端服务上运行的数据。正如连通性一样，云端服务的选择也有很多，这也是物联网发展中另一个复杂点。
“目前，云端供应商的种类繁多，数量也不尽相同，并且没有针对云端设备连接和管理方式的标准。”专注物联网市场发展领域的Gil表示。为了满足那些使用多个云端服务的用户的需求，必须开发物联网云端生态系统，提供集成的TI技术解决方案。可喜的是，由于云端技术已经实现了良好的成本效益，物联网目前正以极快的步伐飞速发展。不过，为了实现物联网的进一步增长，在复杂度简化方面还有很多工作要做。
挑战五：安全性是广泛采用的关键
整个系统的安全性是制约物联网被广泛采用的最大障碍之一。随着越来越多的设备变得“智能化”，越来越多的潜在安全性漏洞将出现。这需要业界研究构建先进的硬件安全机制，同时将安全机制成本和功耗保持在较低的水平上。这需要相关厂商在集成安全协议和安全性软件方面投入大量的人力物力，努力减少把高级安全性功能添加到物联网产品中所遇到的障碍，以确保在保障安全性方面降低门槛。
挑战六：为经验不足的开发人员提供简易物联网解决方案
虽然物联网技术曾经主要由技术公司使用，但是从目前来看甚至在未来一段时间里，物联网技术将在有着一定技术背景限制的行业中被广泛应用。以一个生产龙头公司为例。直到目前，由于没有任何需求，电气工程师也许从未在龙头制造公司工作过。但是如果这家公司打算生产接入互联网的花洒，那么其在人力和时间方面的投入将是巨大的。因此，物联网技术必须能够轻松地添加到其现有和未来的产品中，而无须网络和安全工程师参与其中。这些公司不需要像一家互联网技术公司那样，在技术学习方面投入，他们现在可以从相关企业获得现成可用的技术。对于相关技术公司来说，如何为这些经验不足的开发人员提供简易且立即见效的物联网解决方案，既是挑战更是机遇。
由于我们生活中越来越多的事物正在与网络建立互联，并且随着物联网应用的不断普及与拓展，还有大量的工作需要去完成。以物联网为代表的信息化应用是对我们未来方方面面高品质生活的巨大展望，包括我们的住所、汽车和高效工厂内的用户便利性与生活方式等，而这一切将最终使我们的世界变得更加美好。
我国物流业发展前景广阔，面临巨大发展机遇和挑战。
第一，经济增长和结构升级带来物流市场的广阔前景。
未来20年，我国将成为世界上物流需求增量和物流市场规模最大的国家。同时，从中等收入国家迈向高收入国家，居民消费的水平、心理、方式和结构的变化，要求物流发展更加注重效率、特色、个性和人性，基于更高时间和空间价值的物流需求会越来越大。保守估计，2020、2030年电子商务产生的日快递量将分别突破2000万和4000万件。
第二，城镇化和区域增长新格局对物流空间分布、效率、获得性等提出更高要求。
我国正经历着大规模的城镇化，推动着物流活动集中于城市群、城市带、大中小城市和城际间，激增的物流量、机动车量以及能源短缺、环境污染、交通拥堵和道路安全等，迫切需要提升城市内、城际间物流效率，构建集成式城市物流配送体系。
第三，全球化纵深和开放新格局推动物流市场深刻调整。
全球化推动我国与世界经济的联系和相互作用日益加深。短期内，受欧美经济疲弱的影响，我国与发达国家的贸易增长会有所放缓，与新兴经济体以及发展中国家的贸易增长会成为新的亮点，贸易格局的变化带动国际物流活动此消彼长。中长期看，我国国际贸易仍将有相对较高增长，带动我国国际物流继续高速发展。
跨国物流企业将深度渗透我国的传统物流领域。由于国际经济新秩序尚未完全建立，随着我国物流企业走向世界，国际贸易摩擦和各种形式的壁垒有可能增加。
第四，新技术突破和广泛应用促进物流业升级。
交通运输、物流、信息、新能源、新材料等领域在孕育新的技术突破，新材料技术、节能环保技术、物联网、下一代信息技术等将在物流领域得到推广和应用，电子商务、移动互联、大数据、云计算、物联网等将与物流业深度融合，这些都对物流业升级带来重大促进作用。未来物流技术创新将反映安全、快速、大型化、信息化、智能化、个性化、人性化、精细化、绿色化和节能化等时代性特点。
第五，可持续发展和要素成本上升等驱动物流发展转型。
未来一二十年，我国物流能源消耗仍处于快速增长期，对液体燃料的需求将大幅增加。由于物流企业运营成本的提高，加之服务价格偏低、融资环境不佳等影响，传统物流运作模式难以为继，面临着降低成本、提高效率、可持续发展的转型要求。
第六，应急和民生物流的重要性日益凸现。
我国自然环境和气候复杂多样，自然生态灾害严重。在加快推进工业化、城镇化和经济社会转型时期，各类突发性事故发生几率将会加大，应急物流体系建设十分迫切。三农问
应该说NB-IoT给物联网带来的那些好处，加速了物联网的快速发展。可以在物联商业网了解哈！1供给拉动市场强于需求推动，树立规模示范2供给拉动和需求推动共同发力，应用大范围扩展。3需求推动为主，产业成熟
整个2019年科技风波不断，共享经济、乐视风云、人工智能和互联网金融等2017十大科技事件你方唱罢我登场。整个2017人们都在目不暇接的迎接新产品、新概念和新思维。2019年将会是这些科技成果沉淀的一年，承上启下，2019年将会是这些科技热点整装待发的一年。
10：5G通信技术2019年将成为物联网引爆的一年，智能电器终端日益增多，为5G通讯网络试用提供了条件。随着科技巨头们在5G商用上不断加快步伐，5G智能手机发布的时间表愈发清晰。年底，高通正式宣布，一款面向移动终端的5G调制解调器芯片组成功实现5G数据连接，这意味着5G手机已经进入调试阶段。一旦5G与我们生活息息相关的手机发生关联，意味着未来更多的场景应用将成为可能。
9：共享单车合并共享单车利益方日益牵扯不清，既包括阿里、腾讯、滴滴等巨头们的生态布局意图，也包括财务投资者的退出变现考虑，而创始团队抱持着独立发展的愿望不知还能坚持多久——原本不曾引人注意的哈罗单车在年末也成为了资本的宠儿，成为了新的变量。他们互相利用、互相妥协、互相制衡，构成了共享单车终局的变量和可能性。合并将成为大概率事件，区别只是谁和谁合并。
8：直播平台淘汰宣亚国际收购映客在2019年年末告吹之后，行业的变现能力遭遇了新的挑战。与此同时，随着直播红利的消退，直播平台竞争虽然以烧钱著称，也将进入最终战。
7：数字资产监管历经ICO被监管取缔和在期货交易所上市事件后，比特币和数字资产在2019年经历了一轮过山车。数字货币给现有监管体系带来了诸多挑战，风险源自其跨境、电子化，并缺少可鉴别的“发行方”等特点。2019年，比特币和数字资产的崛起将继续与监管进行角力。
6：全面屏随着苹果iPhone X使用AMOLED屏幕，AMOLED面板在高端智能手机上的应用将加快。虽然2019年进入了全面屏之战，但是这块世界上最惊艳的屏幕并不是一个标准化的概念。从技术上来说，全面屏还属于市场紧缺资源。由于拥有了更大的屏占比，全面屏不仅需要异形设计，还要用CNC或者激光进行面板异形切割，而且，屏占比越大、里面走线的空间越小。此外，更大的屏占比也会对其他的零部件提出新的要求，同时更需要摄像头、指纹识别、听筒、天线以及设备厂的协同配合，对于品牌厂商和ODM厂商来说，也考验着他们对于上下游资源整合的能力。
5：智能汽车小鹏、蔚来等互联网造车企业陆续推出量产车，奇点、威马、正道等造车新势力也在提速前进，吹响了战斗的号角。在汽车产业朝电动化、智能化、互联化以及共享化迈进的大趋势下，传统车企逾百年固如金汤的地位开始动摇，造车新势力正逐渐壮大，欲借互联网以及资本等方面的力量对汽车产业重新洗牌。
4：AI投资随着物联网、大数据以及人工智能的技术进步，各种应用越来越成熟，人工智能的应用将大大提升智能手机的运算能力，拓展更多的应用场景，比如对人像、食物等物体的识别，带来了更清晰的摄影效果和近两年主流旗舰机必备的自拍背景虚化功能。同时，在金融、医疗领域都有着广泛的拓展空间。
3：新零售在新零售道路上, 阿里走得最早，对线下实体零售的布局也最广。从数年前入股银泰系开始，阿里一路将银泰商业私有化，随后又投资了盒马鲜生、三江购物，并与百联集团展开合作，而腾讯入股永辉超市，不仅是对其线下支付优势的进一步巩固，增加自家的流量、数据，防御阿里;也是其试水改良其智慧零售方案的重要举措。如果说线下商业的本质是人、货、场(购物环境)三要素，目前的落地效果更多集中在“人”和“场”这两个维度上，新零售未来对货、供应链、库存管理这些背后的聚焦将会更明显。
2：量子竞赛世界第一颗量子科学实验卫星“墨子”号，于2019年7月打破了量子隐形传态的记录。这次成功，将中国带到远距离超安全量子通信技术的前沿。同年，世界首条量子保密通信干线——“京沪干线”正式开通。从美国到欧洲、从顶尖科研机构到科技企业巨头，围绕量子技术的攻关已全面展开，量子革命引发的新一轮科技竞赛如火如荼。而量子通信也从理论构想逐步走向现实应用。
1：移动支付央行发布了关于条码支付业务的规范，自2019年4月1日起实施。在移动支付快速发展的今天，以支付宝为代表的移动支付崛起给中国的金融业带来了翻天覆地的思维变化，包括中国银联、国有大型商业银行、各种中小金融机构等在内的传统金融力量都在致力于革新，其中的博弈远未到见分晓的时刻。
物联网是科技创新和新兴产业相融合的产物，已被列为国家重点发展的战略性新兴产业。我国在物联网标准制定上具有先发优势。我国与德国、美国、韩国是物联网国际标准制定的4个发起国和主导国，在国际标准制定中具有重要话语权。这将有效改变我国在计算机、互联网两次信息化革命中的落后局面。目前，我国物联网标准体系已经形成初步框架，向国际标准化组织提交的多项标准提案已被采纳。同时，面向国家重大战略和社会应用需求所开展的物联网基础标准体系研究也已达到国际先进水平。可以说，我国的物联网服务业具有率先快速发展的优势。
大数据发展时代的7个挑战和8大趋势
大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。
大数据发展的挑战
目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失；企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘；数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用；数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力；数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露；大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展；大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。
>>>>挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求
很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。
>>>>挑战二：企业内部数据孤岛严重
企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。
>>>>挑战三：数据可用性低，数据质量差
很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。
>>>>挑战四：数据相关管理技术和架构
技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战；(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容；(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力；(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。
>>>>挑战五：数据安全
网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。
>>>>挑战六：大数据人才缺乏
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。
>>>>挑战七：数据开放与隐私的权衡
在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。
大数据发展趋势
虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产；大数据在更多的传统行业的企业管理落地；大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现；数据将越来越开放，数据共享联盟将出现；大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要；大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎；大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业；大数据在多方位改善我们的生活。
>>>>趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产
随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。
>>>>趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地
一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。
>>>>趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现
来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。
>>>>趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现
大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放；上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据；2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。
>>>>趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要
随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。
>>>>趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎
随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。
>>>>趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业
一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。
>>>>趋势八：大数据在多方位改善我们的生活
大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量；我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心；在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。
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