【51CTO.com快譯】“大數(shù)據(jù)”不再只是一個流行詞。弗雷斯特研究公司的研究人員發(fā)現(xiàn)，“2016年，近40%的公司在實施大數(shù)據(jù)技術(shù)，并且擴大了采用力度。另有30%的公司計劃在未來12個月內(nèi)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)。”

類似的，NewVantage Partners的《2016年大數(shù)據(jù)高管調(diào)查》發(fā)現(xiàn)，如今62.5%的公司在生產(chǎn)環(huán)境中至少有一個大數(shù)據(jù)項目，只有5.4%的企業(yè)組織沒有計劃或開展大數(shù)據(jù)項目。

研究人員表示，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)的勢頭不太可能很快就減慢。IDC主管分析和信息管理的集團副總裁丹·維塞特(Dan Vesset)說：“出現(xiàn)的大量數(shù)據(jù)、新一代技術(shù)，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的文化轉(zhuǎn)變，這些因素繼續(xù)促使市場需要大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)及服務(wù)。預(yù)計該市場會以11.7%的復(fù)合年增長率繼續(xù)增長，一直持續(xù)到2020年。”

雖然大數(shù)據(jù)市場在增長，但企業(yè)組織將如何使用大數(shù)據(jù)仍不大明朗。新的大數(shù)據(jù)技術(shù)在進入市場，而一些舊技術(shù)的使用也在繼續(xù)增長。本文介紹了在2017年及之后可能左右大數(shù)據(jù)市場格局的十大趨勢。

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1、開源

Apache Hadoop和Spark等其他開源應(yīng)用軟件已逐漸主導(dǎo)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，這個趨勢看起來可能會保持下去。一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，到今年年底，近60%的企業(yè)預(yù)計會在生產(chǎn)環(huán)境中運行Hadoop集群。而據(jù)弗雷斯特公司聲稱，Hadoop的使用量以每年32.9%的速度增長。

研究者們表示，2017年，許多企業(yè)會加大使用Hadoop和NoSQL技術(shù)的力度，并想方設(shè)法加快大數(shù)據(jù)處理速度。許多企業(yè)會尋求讓自己得以實時訪問和響應(yīng)數(shù)據(jù)的技術(shù)。

2、內(nèi)存技術(shù)

許多公司在調(diào)查研究，試圖加快大數(shù)據(jù)處理速度的一項技術(shù)就是內(nèi)存技術(shù)。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)存儲在配備硬盤驅(qū)動器或固態(tài)硬盤(SSD)的存儲系統(tǒng)中。內(nèi)存技術(shù)改而將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，這大大提高了數(shù)據(jù)處理速度。弗雷斯特研究公司的一份報告預(yù)測，內(nèi)存數(shù)據(jù)架構(gòu)每年會增長29.2%。

幾家廠商提供內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)，尤其是SAP、IBM和Pivotal。

3、機器學習

隨著大數(shù)據(jù)分析能力不斷增強，一些企業(yè)已開始投入于機器學習。機器學習是人工智能的一個分支，專注于讓計算機可以在沒有明確編程的情況下學習新事物。換句話說，它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，從而得出可能改變應(yīng)用程序運行方式的結(jié)論。

據(jù)Gartner聲稱，機器學習是2017年的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一。它特別指出，如今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越“基于規(guī)則的傳統(tǒng)算法，構(gòu)建能夠理解、學習、預(yù)測、適應(yīng)，甚至自主操作的系統(tǒng)。”

4、預(yù)測分析

預(yù)測分析與機器學習密切相關(guān)。實際上，機器學習系統(tǒng)常常為預(yù)測分析軟件提供引擎。在大數(shù)據(jù)分析的早期階段，企業(yè)組織回顧數(shù)據(jù)、查看過去發(fā)生了什么，然后開始使用分析工具來調(diào)查那些事情為何發(fā)生。而預(yù)測分析更進了一步，它使用大數(shù)據(jù)分析工具來預(yù)測將來會發(fā)生什么。

據(jù)普華永道在2016年的一項調(diào)查顯示，如今使用預(yù)測分析技術(shù)的企業(yè)組織數(shù)量少得驚人，只有29%。然而，無數(shù)廠商最近推出了預(yù)測分析工具，隨著公司越來越意識到這種功能強大的工具，這個數(shù)字在未來幾年可能會急劇提高。

5、智能應(yīng)用程序

企業(yè)使用機器學習和人工智能技術(shù)的另一種方式就是構(gòu)建智能應(yīng)用程序。這種應(yīng)用程序常常結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析用戶以前的行為，以便提供個性化和更好的服務(wù)。大家已經(jīng)非常熟悉的一個例子就是，現(xiàn)在支持許多電子商務(wù)和娛樂應(yīng)用程序的推薦引擎。

Gartner在2017年的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢中，將智能應(yīng)用程序列在第二位。Gartner副總裁兼研究員大衛(wèi)·凱洛萊(David Cearley)說：“在今后十年，幾乎每個應(yīng)用、應(yīng)用程序和服務(wù)都會結(jié)合某種級別的人工智能。這會成為一種長期趨勢，不斷演變，并不斷擴大人工智能和機器學習在應(yīng)用程序和服務(wù)的應(yīng)用范圍。”

6、智能安全

許多企業(yè)還將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)納入到安全戰(zhàn)略中。企業(yè)組織的安全日志數(shù)據(jù)提供了以往網(wǎng)絡(luò)攻擊方面的寶貴信息，企業(yè)可以利用這些信息來預(yù)測、預(yù)防和緩解未來的攻擊企圖。因而，一些企業(yè)組織將安全信息和事件管理(SIEM)軟件與Hadoop等大數(shù)據(jù)平臺整合起來。另一些企業(yè)求助于提供的產(chǎn)品整合大數(shù)據(jù)分析功能的安全廠商。

7、物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)也可能對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生相當大的影響。據(jù)IDC在2016年9月的一份報告聲稱，“31.4%的受訪公司已啟動了物聯(lián)網(wǎng)解決方案，另有43%期望在今后12個月部署這類解決方案。”

隨著所有那些新設(shè)備和應(yīng)用程序紛紛上網(wǎng)，企業(yè)組織會遇到比過去還要瘋狂的數(shù)據(jù)增長勢頭。許多企業(yè)需要新的技術(shù)和系統(tǒng)，以便能夠處理和解讀來自部署的物聯(lián)網(wǎng)的潮水般的大數(shù)據(jù)。

8、邊緣計算

邊緣計算是一種可以幫助公司處理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的新技術(shù)。在邊緣計算中，大數(shù)據(jù)分析非常靠近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器來進行，而不是在數(shù)據(jù)中心或云端來進行。對企業(yè)來說，這帶來了一些顯著的好處。在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)比較少，這可以改善性能，并節(jié)省云計算成本。它讓企業(yè)組織得以刪除只在有限的時間內(nèi)有價值的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，從而降低存儲和基礎(chǔ)設(shè)施成本。邊緣計算還可以加快分析過程，讓決策者得以在獲得洞察力后比以前更迅速地采取行動。

9、高薪

對IT工人來說，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展可能意味著擁有大數(shù)據(jù)技能的人才方面需求旺盛，薪水優(yōu)厚。據(jù)IDC稱：“光在美國，2018年會有181,000個深度分析崗位，是需要數(shù)據(jù)管理和解讀相關(guān)技能的崗位數(shù)量的五倍。”

由于人才緊缺，Robert Half Technology公司預(yù)測，2017年數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)工程師的薪資也將提高5.8%，年薪在135000美元至196000美元。

10、自助服務(wù)

由于聘請大數(shù)據(jù)專家的成本上升，許多企業(yè)可能尋求讓普通專業(yè)人員可以滿足自己的大數(shù)據(jù)分析要求的工具。IDC之前預(yù)測“可視化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具的增長速度將比商業(yè)智能(BI)市場的其余工具快2.5倍。到2018年，投入于支持最終用戶自助服務(wù)的這種工具將成為所有企業(yè)的要求。”

幾家廠商已經(jīng)發(fā)布了擁有“自助服務(wù)”功能的大數(shù)據(jù)分析工具，專家預(yù)計這個趨勢會持續(xù)到2017年及之后。由于大數(shù)據(jù)分析變得更加融入到公司所有部門的工作人員的工作方式之中，IT部門可能不太參與到這個過程。

原文標題：Top 10 Trends in Big Data,作者：Cynthia Harvey

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