2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些?
Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测：
1.大数据的扩散
大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。
2.使用大数据改善客户体验
使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。
3.更广泛地采用Hadoop
Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。
4.预测分析
一方面，精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面，快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险，提高运营绩效。
5.基于云的数据分析
将数据分析迁移上云，加速了新功能的采用，将数据转变为行动。另外，数据分析迁移上云，降低了维护和操作的成本。
6.趋向于信息学和数据价值的识别
利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。
7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能
网络上曾流传着这样一句话：”大数据技术是三分虚拟化技术、七分分布式管理、十二分大数据“。数据虚拟化解锁了大数据的隐藏内容。图形数据虚拟化允许企业即时检索和操作数据，无论数据是否格式化、放置在何处。
8.物联网、云、大数据和网络安全的融合
数据管理技术的融合包括数据质量，数据准备，数据分析，数据集成等。随着技智能设备在我们生活中占据的重要性越来越大，互联网络和机器学习变得越来越重要，所以保护这些资产免受网络安全的威胁也应该提上日程了。
9.优化数字渠道，实现全渠道体验
在传统渠道和数字渠道之间维持一定的平衡，为每个客户提供统一优质的服务，并能够在客户的首选渠道中第一时间与客户联系，同时不断寻求创新的方法来增强跨渠道的CX，以期获得竞争优势。
10.通过数据自助服务来提升效率
自助服务数据准备工具为企业节约了时间和成本，并且能够访问多种数据源，结构化、半结构化或非结构化的数据。自助服务功能的引入为用户提供了权利，从而减少了企业对于开发团队的依赖，提高了运营效率。
在上述趋势预测中我们可以获取到一个关键信息：利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。易网数通专注于数据可视化技术与解决方案实施，在多年来的客户服务中也发现了一个需求趋势——数据可视化不仅仅是可见，更要求可控。最新的大数据可视化趋势包括以下三点：
趋势一、多视图整合，探索不同维度的数据关系
通过专业的统计数据分析系统设计方法，理清海量数据指标与维度，按主题、成体系呈现复杂数据背后的联系;将多个视图整合，展示同一数据在不同维度下呈现的数据背后的规律，帮助用户从不同角度分析数据、缩小答案的范围、展示数据的不同影响。具备显示结果的形象化和使用过程的互动性，便于用户及时捕捉其关注的数据信息。