雞年到來，大數據又會如何對現存的商業環境有什麼影響呢？以下為媒體綜合評估的8大新趨勢。
1. 大數據進一步提升顧客體驗
大數據分析為企業快速掌握市場發展的主導趨勢，還可以為客戶需求增長機遇帶來更多有競爭力的市場洞察。
利用大數據更深入地瞭解客戶需求可以讓搭配銷售或者促銷活動提高企業的一線財政收入水準，同時還可以免除因客戶流失所導致的業績縮水風險。
而對於企業的並購來說，可以將遺留下來的數據源轉交到分包商系統，這種大數據的使用方式除了可以改進消費者體驗之外，還可以升級核心系統。
IBM也推出了 Watson Customer Experience Analytics，即顧客體驗分析，致力於分析顧客偏好與行為模式，為顧客提供更好的體驗 , 大幅提升客戶群的價值。
2. 預測型分析將嶄露頭角
精準地預測未來可能發生的行為和事件可以提高企業的利潤。
具體優點表現在能夠快速鑒別欺詐行為，降低企業收入風險。預測型分析技術也將會迎來質的飛躍，準確性進一步提高，改進企業的運營效率。
同時，預測分析與機器學習密切相關。實際上，機器學習系統常常為預測分析軟體提供引擎。在數據分析的早期階段，企業回顧數據、查看過去發生了什麼，然後開始使用分析工具來調查那些事情為何發生，發掘規律。而預測分析更進了一步，它使用大數據分析工具，基於規律來預測將來會發生什麼。
3. 機器學習（machine learning）繼續發展並普及
隨著大數據分析能力不斷增強，一些企業已開始投資機器學習。機器學習是人工智慧的一個分支，專注於讓電腦可以在沒有明確程式設計的情況下學習新事物。換句話說，它分析現有的大數據存儲系統，從而得出可能改變應用程式運行方式的結論。
據Gartner聲稱，機器學習是2017年的十大戰略技術趨勢之一。它特別指出，如今最先進的機器學習和人工智慧系統正在超越「基於規則的傳統演算法，構建能夠理解、學習、預測、適應，甚至自主操作的系統。」
4. 數據可視化技術（data visualization）貢獻於商業智能（business intelligence）
數據視覺化技術讓隱藏在大數據背後的規律呈現在眾人面前。無論數據怎樣形成，無論數據源在哪裡，視覺化圖表可以讓企業在業務繁忙的同時，對數據進行檢索與處理；是一項非常助於高效的技術。同時，視覺化圖表時常呈現一些出乎意料的規律，具有很高的商業價值。
Watson Analytics，作為一款IBM開發的高度智能數據挖掘和可視化工具，其以簡易的操作，高度自動化的數據挖掘和客觀、精準的分析結果引領了商業智能產品的革新。分析結果以一目了然、美觀、客觀的圖表和儀錶盤呈現，極其有說服力。歡迎與我們預約時間，了解 Watson Analytics的強大功能。
Tableau也是數據可視化技術的領先產品，能生成精美的視覺化圖表，不僅能夠監測資訊，而且還具有高度的動態性。
QlikSense也可以創建視覺化效果、儀錶盤和app 應用程式，來回答企業最重要的問題，幫助企業查看數據中蘊藏的完整故事。
5. 物聯網（IoT）、雲技術、大數據和網絡安全深度融合
數據管理技術，比如說數據品質控制、數據準備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在新的一年當中達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時，互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網路安全危害的重要手段。
物聯網的核心關乎數據、設備和互通性即連接，大數據的發展，推進了物聯網時代的到來，而物聯網的結成，預示著數據量將進一步增大，分析技術也需進一步發展。
UPS作為世界上最大的船運公司之一，運用了傳感器數據和大數據分析技術來節約成本，提高效率，節能減排。
而迪士尼的MagicBand更是投資1億美金結合運用物聯網與大數據。MagicBand是一個佈滿傳感器的供遊客穿戴的腰帶，可用來入住酒店客房、購買午餐、穿過遊樂場的十字轉門、以及預定某個特定景點的位置。穿戴者只需將腰帶輕觸某個地方的接收器，他們的活動即通過RFID被追蹤。迪士尼收集並分析這些傳感器數據就可以安頓更多遊客、調整人事安排和景點設定，也能優化商店的餐館的貨存。
6. 智慧安全
許多企業還將大數據分析技術納入到安全戰略中。企業組織的安全性記錄數據提供了以往網路攻擊方面的寶貴資訊，企業可以利用這些資訊來預測、預防和緩解未來的攻擊企圖。因而，一些企業組織將安全資訊和事件管理(SIEM)軟體與Hadoop等大數據平臺整合起來。另一些企業求助於提供的產品整合大數據分析功能的安全廠商。
7. 數據分析更加接近實時
主管和經理們喜歡看到及時的，直接可以用於執行的數據，而不是長時等待數據分析報告。以往IT部門，作為生成分析報告的組織，承受著來自公司各個高管的壓力，苦不堪言。而大數據及分析技術的蓬勃發展使這個需求日漸變得容易滿足。
Watson Analytics即可在短時間內得到以往需要幾天得出的分析結果，相信隨著人工智能Watson的進一步成長，實時性將成為現實。
8. 高薪的數據分析師
對IT人員來說，大數據分析技術的發展可能意味著擁有大數據技能的人才方面需求旺盛，薪水優厚。據IDC稱：“光在美國，2018年會有181,000個深度分析崗位，是需要數據管理和解讀相關技能的崗位數量的五倍。”
由於人才緊缺，Robert Half Technology公司預測，2017年數據科學家的平均薪資將提高6.5%，年薪在116000美元至163500美元。同樣，明年大數據工程師的薪資也將提高5.8%，年薪在135000美元至196000美元。
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