隨著大數據的應用范圍不斷擴大，越來越多的公司開始部署大數據戰略。同時，大數據技術也使得商業發展的速度更快、效率更高。通過大數據技術，企業可以更輕松地獲取信息，以便進行更準確的決策。很多公司已經從大數據中獲益，2017年大數據又將如何影響商業發展？
1
    隨著數據量的不斷增長，數據分析方法也將進一步提高。雖然SQL依然會是數據分析的標準方法，但是新興分析工具也不可小覷。Spark是其中之一，它是大數據時代下的一個快速處理數據分析工作的框架，多家世界頂級的數據企業例如Google，Facebook等現已紛紛轉向Spark框架。
    這些新興分析工具操作簡單，對用戶沒有任何編碼知識要求。Mi-crosoft和Salesforce都已經推出了新型分析工具，MicrosoftRServer和LightningCRM平臺，非編碼人員也可以創建應用程序來查看數據。
將會推出更多的分析工具
2
     實時數據分析將獲得更多關注
     技術專家預測，2017年企業將需要實時數據分析工具，來幫助他們利用數據進行實時決策。實時計算一般都是針對海量數據進行的，一般要求為秒級。目前有幾款數據分析工具可以提供實時訪問數據，如GoogleAnalytics和Clicky。
3
      隱私問題將成最大挑戰
      高德納資訊公司預測，到2018年，近50%的企業都將面臨隱私泄露問題。事實上，歐盟實施新的隱私法規時，早已經預見到了這一點。大數據時代，解決用戶隱私泄露問題，就是解決大數據發展與使用的問題。
4 人工智能將廣泛應用
      過去一年，我們親眼見證了人工智能的爆發：無人駕駛汽車試駕成功、AlphaGo圍棋獲勝。隨著人工智能技術日益成熟，未來公司企業將很大程度上依賴于這項技術。虛擬助手、機器人、智能顧問和自動駕駛汽車等多種技術都將得到廣泛的應用。
5 認知技術將加速發展
     認知技術是人工智能領域的產物，能完成以往只有人能夠完成的任務。包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和語言識別技術等。
隨著人工智能的發展，認知技術的重要性越來越受到人們的認可。只要人們認識到大數據和分析學之間的緊密聯系，就會發現認知計算和分析學一樣，都是企業發展不可或缺的技術。
6
       “大”數據將不復存在
        大數據的發展面臨共享難度大、壟斷程度高、融合能力差、應用價值低以及安全風險大等一系列制約因素。因此一些專家認為，數據的“量”已經不再是數據的重點了。與其一味地追求數據量，還不如好好研究如何提高手頭數據的利用效率。
        大數據將被分割成數據塊，這將打破行業領域對信息流動的限制，通過對不同類型、不同領域數據的跨界集聚，極大地改變信息的生產、傳播、加工和組織方式，進而給各個行業的創新發展帶來新的驅動力，推動各個領域的徹底變革和再造。