2024 年出现的 11 大数据收集趋势

数据收集趋势的出现是对技术进步、企业需求和市场波动的回应，我们对 2025 年的预测涵盖了所有方面。物联网和人工智能等前沿技术将改变组织收集和处理数据的方式，法规将促使它们更加细致地对待数据，而消费者对增强现实和虚拟现实的兴趣将为数字空间中的信息收集开辟新途径。

随着生成的数据量越来越大且愈发复杂，组织必须找到更新更好的方法来收集、处理和分析数据。以下是我们认为你需要了解的 2025 年数据收集趋势，以帮助你在维持公众信任的同时，收集组织所依赖的信息。

1. 物联网推动大规模数据收集

物联网（IoT）设备，从可穿戴健身追踪器到智能家电，再到远程气象传感器等等，能够实时收集大量数据，创建通过物联网网关进行处理的数据流。随着 5G 网络的广泛使用持续提升实时数据收集的速度和效率，5G 技术的高带宽和低延迟也使得设备与集中处理系统之间能够实现顺畅连接，从而加快数据分析速度。这种改进的网络将在医疗保健、智慧城市和工业自动化领域创造新的机遇。

2. 人工智能 / 机器学习模型变革数据收集

人工智能和机器学习（AI/ML）算法正在推动包括社交媒体、网络流量和客户反馈等广泛渠道的数据收集和处理发生重大转变。这些技术能够对海量数据进行实时分析，使组织能够获得以往使用传统方法难以发现的关键洞察。

AI/ML 不仅提高了决策质量，还使得识别以前难以想象规模的模式和趋势成为可能。这种可扩展性使企业能够做出明智的战略决策，从而更快地改进产品和服务。

因此，将 AI/ML 集成到数据分析中，不仅简化了运营，还使组织能够迅速适应不断变化的市场动态，成为一股变革力量，为创新、效率和竞争优势带来切实的好处。

3. 法规重塑数据行业

数据收集是一种强大的工具。但如果数据处理或保护不当，它也可能成为一种负担。随着越来越多的国家出台全面的规则和法律来规范数据的使用和共享，组织必须实施强有力的数据分类和保护措施，以确保合规。组织不仅被要求遵循法律标准，还需积极践行符合道德的数据实践，以在数字时代维护信息完整性。

4. 非结构化数据驱动技术创新

非结构化数据，即那些难以用传统表格整理或被计算机解读的信息，在企业环境中正在经历前所未有的发展，预计今年将增长 175 泽字节。面对这种增长，传统数据收集方法的局限性日益明显。

人工智能 / 机器学习以及计算机视觉（人工智能的一个分支，旨在教会机器人基于视觉数据进行理解和决策）等新兴技术，在探索这个数据世界中发挥着越来越关键的作用。当用于处理和分析非结构化数据时，这些技术使组织能够获得有用的洞察、改进决策过程、实现工作自动化，并发现传统技术可能忽略的新机会。

本质上，人工智能、机器学习和计算机视觉的融合不仅仅是应对非结构化数据指数级增长带来的挑战，它还使企业能够充分挖掘这些数据的潜力，以获取战略优势和运营效率。

5. 更多企业选择存储分层

数据分层是一种动态且具有战略性的云存储管理方法，它根据相关性、访问频率和性能需求等特征对数据进行分类。这种策略通过将高优先级数据导向具有快速访问和低延迟的顶级存储（通常使用固态硬盘等高性能技术），实现资源的最大化利用。

不太重要的数据则被导向较低层级，存储在经典硬盘等更具成本效益的设备上。在云存储的背景下，这种在成本效益和性能优化之间的平衡尤为重要，因为它使组织能够适应不断变化的数据模式，提高资源效率并降低成本，同时确保关键信息能够以最小的延迟轻松访问。

6. 可穿戴技术开辟新的数据渠道

可穿戴技术利用光学传感器收集用户的心率、睡眠习惯和身体活动水平等数据。其他设备，包括手机、智能标签和笔记本电脑，则利用嵌入式传感器跟踪用户动作，提供用户活动和环境交互的完整画面。

预计 2025 年，为满足对高级数据洞察不断增长的需求，可穿戴技术在数据收集方面将经历重大发展。由于拥有庞大且不断扩大的用户群体，企业可以利用这一机会，借助可穿戴设备生成的数据量，优化产品并提供更好的客户体验。

关键在于以适当且符合道德的方式使用这些数据，为企业及其客户创造价值。这个联网生态系统丰富了综合数据环境，通过提供对消费者生活多个方面的洞察，实现个性化和适应性的体验。

7. 区块链的采用持续增长

区块链是一种去中心化的账本系统，通过透明且不可篡改的结构确保交易安全。虽然它并非传统意义上的数据收集，但区块链确保了数据的完整性和安全性，为组织带来诸如更高的透明度、信任、效率和可追溯性等好处。

展望 2025 年，跨行业的广泛采用、与新兴技术的集成、监管的明确性、互操作性的改善以及资产代币化，将促使组织及时了解并从战略上整合区块链，以在广泛的应用中充分实现其变革潜力。

8. 边缘计算进一步发展

边缘计算通过在数据源附近处理信息，改变了数据收集方式，消除了对传统集中式云服务器的依赖。这种解决方案在边缘设备上进行本地处理，确保实时数据分析，同时降低延迟并优化带宽。

组织将从提高的生产力中受益，尤其是在物联网应用中，因为边缘计算支持自治系统、增强安全性和隐私保护，并促进可扩展性。减少将数据传输到云端的需求不仅节省成本，还增强了弹性，使其非常适合在远程或关键区域的应用，在这些地方，不间断的运行至关重要。

9. 更多品牌关注社交媒体

社交媒体倾听是一个动态过程，即研究在不同社交媒体平台上关于某个组织的大规模讨论，全面了解受众的意见、偏好和趋势。这种多维度的方法包括跟踪和分析社交媒体互动、提及和讨论，以提供有关该组织在线形象的重要信息。

除了衡量受众参与度，社交媒体倾听还深入研究客户态度、行业趋势和竞争活动的细节。这种方法超越了表面数据，利用先进的分析和自然语言处理工具，为企业提供对其市场定位和发展机会的全面洞察。

有效处理社交媒体倾听获得的数据，不仅能揭示新兴趋势，还能帮助企业主动回应消费者反馈、调整营销策略并做出数据驱动的决策。

10. 语音搜索和识别更广泛应用

语音搜索和识别利用自然语言处理将口语转换为文本，使设备能够理解用户意图和上下文。数据收集方法包括语音转文本转换、语言处理、用户画像和查询存储。

这项技术通过改善用户体验、提高可访问性以及为决策提供数据驱动的洞察，使组织受益，实现个性化、加快客户服务、激发创新并保持竞争优势。

11. 增强现实和虚拟现实日益普及

增强现实（AR）通过使用智能手机或专业眼镜等设备叠加数字内容来改善现实世界环境，并通过传感器收集数据，无缝融入虚拟元素。另一方面，虚拟现实（VR）通过头戴设备和检测动作的传感器，让用户沉浸在完全数字化的环境中。

这些技术在企业中有广泛的应用，包括逼真的培训模拟、提高工作效率的在职辅助机器人、新的营销活动以及虚拟工作场所的远程协作。除了这些运营优势，AR 和 VR 还提供了丰富的数据分析选项，使企业能够从用户交互中获得洞察。

这种数据驱动的方法不仅改善了消费者体验，还在原型设计和培训等领域降低了成本，使 AR 和 VR 成为寻求提升运营、吸引受众并引领技术创新的企业的重要工具。

总结：使数据收集方法适应数据演变

数据的动态性质要求数据收集方法具备灵活性和创新性。随着数据类型以及我们与之交互的方式不断演变，组织必须调整其收集和处理方法，否则将面临被淘汰的风险。这包括集成人工智能和机器学习等先进技术、实施强大的网络安全措施以及优先考虑符合道德的数据实践。拥抱这种演变可确保组织能够利用数据进行战略决策，并以韧性和前瞻性应对不断变化的数据格局。

数据收集只是企业整体数据管理战略的一个组成部分 —— 了解所有组成部分、它们如何使你的组织受益以及实施它们的最佳方法。

本文转载自 雪兽软件
更多精彩推荐请访问 雪兽软件官网