本文共 1529 字，大约阅读时间需要 5 分钟。
在2020年的数据技术发展回顾中，每个领域都有其独特的关键事件或突破性节点。数据量从2019年的41ZB激增到2020年的50ZB，这一翻天覆地的增长不仅体现了技术进步的速度，也对数据处理能力提出了更高要求。在这一年，阿里数据的专家们围绕数据生命周期，从采集到应用，展望了未来数据技术的发展趋势。
数据采集
在数据采集领域，端计算和采集端计算将成为关键发展方向。5G和IoT时代，数据流量呈爆炸性增长，如何在有限的资源下保障数据采集的高效运转，将是未来面临的重要挑战。通过将算法模型、数据压缩、反作弊等技术部署在终端，端计算能够显著降低网络和计算资源的压力。此外，数据采集的法律法规建设也将迎来重要进展，明确数据的采集范围、采集技术的合法使用量化指标，以及对违法行为的追究标准，将为数据采集提供更坚实的法律保障。数据建设与管理
基于模型的开发模式将成为主流，流批一体化将从引擎层面提升到平台层。这种模式不仅降低了大数据开发的门槛，还让用户能够聚焦于数据模型的构建上，减少对复杂SQL代码的依赖。同时，数据处理的粒度将更加精细，从表粒度升级到字段粒度，大幅降低计算和存储成本。数据挖掘
在数据挖掘方面，AI民主化、多模态数据、可解释性AI与增强分析、5G、IoT与边缘计算将是未来发展的关键方向。AutoML技术的普及将推动数据挖掘流程的自动化，使更多岗位能够运用AI能力。多模态数据的统一建模和互相转换将成为研究热点，结合卫星数据等新兴领域的探索，将进一步提升数据价值。可解释性AI和增强分析的应用将拉近数据科学与商业之间的距离，为业务决策提供更透明的支持。中国5G和IoT的同步发展将带来更多端上数据的采集和挖掘机会，边缘计算技术也将在数据处理中发挥重要作用。数据计算
在数据计算领域，流批融合与TA融合将面临更多复杂的业务场景需求。云计算与端计算的融合将进一步提升AI智能计算的自动化和普惠化应用，推动更多实际业务场景的落地。BI
云BI将成为主流模式，云厂商与BI产品的深度融合将取代传统私有云解决方案。自助数据分析需求将持续增长，企业需要通过BI平台降低运维成本，满足业务人员对实时数据分析的需求。新制造、新金融、新零售等行业将成为BI的重要应用场景，中小企业在数字营销领域的数据分析需求也将得到更多关注。数据分析与数据治理、数据资产管理将更加紧密结合，元数据管理与多维分析将深度融合。海量数据处理的秒级响应成为标配，传统数据库难以满足企业需求，BI平台需提供强大计算引擎支持。AI与BI的深度融合将推动BI进入智能化时代，用户将享受更自助化的数据分析体验。移动端共享、嵌入式集成将成为BI的趋势，支持跨系统的数据分析与信息共享。数据服务
数据服务领域将在联邦学习、AutoML、高性能在线数据访问、数据云服务化等方面迎来显著变化。联邦学习的兴起将缓解数据流通问题，为智能服务提供更多可能性。AutoML技术将逐步普及，从工具箱演变为主流应用，降低对机器学习专家的依赖。高性能在线分析的需求将推动查询近似与数据近似技术的发展。数据云服务化将进一步推动Cloud Native趋势，促进数据工程师专注于数据逻辑开发，减少对服务逻辑和DevOps的干扰。机器学习训练与部署的云原生化将提升资源利用效率，推动数据服务的普适性与高效性。数据安全
数据安全将在监管合规、以数据为中心的安全体系、多技术协同解决方案、数据安全产业发展等方面继续突破。监管合规将保持对数据安全的推动作用，数据安全体系将成为企业核心竞争力的重要组成部分。不同场景下的多技术协同将成为主流解决方案，数据安全产业将迎来新的发展机遇，数据权属关系的复杂化也将进一步推动行业发展。转载地址：http://joriz.baihongyu.com/