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2017年大数据十大发展趋势

发布日期:2020-05-31

大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,但企业应该如何应用大数据呢?じ目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长。本文涵盖大数据未来发展的十大趋势,μ这些趋势可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。

专家预计,机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2017年及以后的大数据项目产生深远影响。

1. 开放源码

Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查◢发现,预计到今年年底▬,近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示,Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。

专家表示,2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用,并寻找方法来提高处理大数据的速度。

2. 内存技术๑·ิ.·ั๑

很多公司正试图加速大数据处理过程,它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中,数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系∞统中。而现代内存技⿶术将数据存储在RAM中,这样大大提高了数据存储♤的速度▦▩。佛瑞斯特研究的报告中预测,内存数据架构每年将增长29.2%∫。

目前,有很多企业提供内存▌数据库技术,最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

3. 机器学习

随着大数据分析能力的不断提高,很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支,允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说,就是分析大数据以得出结论。

高德纳咨询公司(Gartner)称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机∮器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统。

4. ぁ预测分析

预测分析与机器学习密切相关,事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中,企业通过审查他们的数据来发现过去∑发生了什么,后来他们开始使用分析工Ⅳ具来调查这些事情┌发生的原因。预测分析则更进一步,使⿹用大数据分析预测未ξ来会发生什么。 普华永道(PwC)2016年调查显示,目前仅有29%的公司使用预测分析技术,这个数量并不多。同时,许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能,这一数字在未来几年可能会出现激增々。

5. 智能APP

企业使用机器学习和AI技术的另一εїз种方式是创建智能应用程序。这些应☼用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为,为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。

在2017年十大战略技术趋势列表中,高德纳公司◣把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫希●·尔里(David C★earley)说:“未来10年,几乎每个app,每个应用程序和服务都将一定程ㄨ度上应用AI。

6. 智能安∶保

许多企业也将大数据分析纳入安全战略۩。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息,企业可以利用这些数据来预测Ↄ并防止未来可能发生的攻击,以减少攻击造成的损失。一些公司正将其︶︷︸安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(如Hadoop)结а合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。

7. 物¥联网

物联网也可¤能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告,“31.4%的受访公司推出了∈物联网解决方案,另有43%希望在未来12个月内部署物联网解决方案。”

随着这些新设备和应用程序上线,∕许∮多公司需要新的技术和系统,才能够处理和感知来自物联网的大量数据。▫

8ↂ. 边缘计算

边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。在边缘计算⿻中,大数据分析非常接近物联网设备和传感器,而不是数据中心或云。对√于企业来说,这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少,可以提高网络性能并节省云计算成本。它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据♥,从♀而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程,使决策者能⿳够更快地洞察情况并采取行动。

9. 高薪职业

对于IT工作者来说,大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。IDC称,“到2018年,美国将有181,000个深度分析岗╢位,∥是数据管ι理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。”

由于人才缺口过大,罗伯特哈夫技术公司预测,到2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%,年薪在116,000美元到16■3,500美元之间(当然这是美国的标准,中国国内目前尚未统计)。同样,明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%,在135,000美元到196,000美元之间。

10. 自助服务

由于聘请高级专家的成本过高,许多公司开始转向数据№分析工具。IDC先前预测,“视觉数据发现工具的增Ψ长速度将比其他商业智能(BI)市场快2.5倍,到2018年,所有企业都将投资终端用户自助服务。

一些大数据供应商已经推出了具有“自助服务”能力∠的大数据分析工具,专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。 数据分析过程中,信息技术的参与将越来越少,大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作∩方式之中。

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