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2016年最值得關(guān)注的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域33大預(yù)測(cè)

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯:龔雪|2016-01-06 10:16:08.000|閱讀 2335 次

概述:2016年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會(huì)發(fā)生什么情況?考慮到如今在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和規(guī)范性分析方面取得的進(jìn)展,你可能覺得這個(gè)問題很好回答。而實(shí)際上,來自業(yè)界的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)大不相同,本文精選出了最值得關(guān)注的33個(gè)預(yù)測(cè),為您開啟未知的2016!

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1、數(shù)據(jù)平民崛起

甲骨文公司預(yù)測(cè)一種新型用戶:數(shù)據(jù)平民(Data Civilian)會(huì)崛起。該公司稱:“雖然復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可能仍局限于數(shù)據(jù)科學(xué)家,但數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策不會(huì)是這樣。在未來一年,更簡(jiǎn)單的大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具讓業(yè)務(wù)分析員可以尋找企業(yè)Hadoop集群中的數(shù)據(jù)集,將它們重新做成新的混搭組合,甚至運(yùn)用探索性機(jī)器學(xué)習(xí)方法來分析它們。

2、“大數(shù)據(jù)”會(huì)消亡

Nucleus Research公司公開發(fā)表了不同意見,預(yù)測(cè)我們所知道的大數(shù)據(jù)會(huì)消亡。該公司稱:“在過去兩年,每家公司及其人員似乎都推出了某種形式的大數(shù)據(jù)解決方案。是該告別新奇事物綜合癥(shiny object syndrome)的時(shí)候了。用戶會(huì)像對(duì)待任何數(shù)據(jù)那樣對(duì)待和訪問大數(shù)據(jù),而不是著手解決大數(shù)據(jù)分析這一項(xiàng)龐大又艱巨的任務(wù)。

3、風(fēng)險(xiǎn)投資公司更關(guān)注大數(shù)據(jù)給出的結(jié)論

據(jù)Opera Solutions公司的高級(jí)副總裁Keri Smith聲稱,由于風(fēng)險(xiǎn)投資公司往數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司紛紛投入資金,是時(shí)候開始提出尖銳的問題了。Smith問道:“大數(shù)據(jù)解決方案真正的投資回報(bào)率(ROI)如何?公司如何才能跨過部門級(jí)部署這個(gè)階段,讓大數(shù)據(jù)在整個(gè)企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值實(shí)現(xiàn)最大化?又有哪些有意義的使用場(chǎng)合適用于眾多垂直領(lǐng)域?要是貴公司現(xiàn)在沒有提出這類問題、積極尋求答案,應(yīng)該很快就會(huì)。

4、機(jī)器學(xué)習(xí)和人的洞察力組合滲透新行業(yè)

Spare5公司的首席執(zhí)行官M(fèi)att Bencke表示,我們?cè)?016年會(huì)看到數(shù)據(jù)絕地武士(Data Jedis)的興起。他寫道:“將來被人工智能改變的工作會(huì)比以往任何時(shí)候都要多,‘?dāng)?shù)據(jù)絕地武士’會(huì)變成最搶手的員工。機(jī)器學(xué)習(xí)和人的洞察力這對(duì)組合會(huì)滲透到新行業(yè),包括醫(yī)療保健和安全行業(yè),員工需要靈活適應(yīng)以提供不同服務(wù),不然就會(huì)落在后面。

5、數(shù)據(jù)科學(xué)在銀行界大放光彩

數(shù)據(jù)科學(xué)咨詢公司Profusion的首席執(zhí)行官M(fèi)ike Weston預(yù)測(cè),數(shù)據(jù)科學(xué)在銀行界會(huì)大放光彩。他寫道:“金融業(yè)是率先采用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)/方法的行業(yè)之一。不過,所有銀行服務(wù)公司采用數(shù)據(jù)科學(xué)的步調(diào)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有統(tǒng)一。2016年,我預(yù)計(jì)這種局面會(huì)有所改變。更好地利用數(shù)據(jù)和服務(wù)個(gè)性化會(huì)從金融市場(chǎng)進(jìn)入到零售銀行領(lǐng)域。這會(huì)給市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)和產(chǎn)品開發(fā)帶來深遠(yuǎn)影響。”

6、人工智能和認(rèn)知計(jì)算讓個(gè)性化醫(yī)療成為現(xiàn)實(shí)

先進(jìn)的人工智能引起機(jī)器人成為統(tǒng)治者,這種場(chǎng)景嚇壞了Elon Musk。不過據(jù)Franz公司的認(rèn)知科學(xué)家兼首席執(zhí)行官Jans Aasman聲稱,應(yīng)該將人工智能歸為“友好的技術(shù)”這一列。他說:“2016年及以后,人工智能和認(rèn)知計(jì)算將使個(gè)性化醫(yī)療成為現(xiàn)實(shí),幫助拯救患有罕見疾病的病人,并改善整體的醫(yī)療保健狀況。”

7、首席數(shù)據(jù)官將成為信息技術(shù)領(lǐng)域的“新寵兒”

Blazent公司首席技術(shù)官辦公室負(fù)責(zé)人Michael Ludwig認(rèn)為,首席數(shù)據(jù)官(CDO)會(huì)成為信息技術(shù)領(lǐng)域的“新寵兒”,永遠(yuǎn)讓辦公室政治更顯錯(cuò)綜復(fù)雜。他寫道:“正是由于大數(shù)據(jù)很復(fù)雜,又需要完整而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),首席數(shù)據(jù)官會(huì)變得越來越重要。因而,首席技術(shù)官和首席信息官需要給首席數(shù)據(jù)官讓出地方,除非確立了明確界定的角色,并成立了相關(guān)團(tuán)隊(duì),否則高層管理團(tuán)隊(duì)當(dāng)中會(huì)出現(xiàn)緊張局勢(shì)。”

8、首席洞察官成為大數(shù)據(jù)整理過程的關(guān)鍵領(lǐng)導(dǎo)者

但不是每個(gè)人都這么認(rèn)為,其中包括PROS公司的首席遠(yuǎn)見官Craig Zawada。“2016年,我們會(huì)開始看到被任命的首席數(shù)據(jù)官日漸式微,這是過去的一種角色。相反,2016年會(huì)出現(xiàn)首席洞察官,這類人將成為大數(shù)據(jù)整理過程中的關(guān)鍵領(lǐng)導(dǎo)者。”

9、云服務(wù)被充分利用

但是頗有勢(shì)力的CIO能重新發(fā)號(hào)施令嗎?Cazena公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Prat Moghe預(yù)測(cè)會(huì)這樣。他寫道:“2016年,CIO們會(huì)充分利用企業(yè)就緒的云服務(wù),作為中間人提供這樣的云服務(wù),既滿足IT部門在治理、合規(guī)和安全等方面的要求,又滿足業(yè)務(wù)部門在敏捷性和響應(yīng)能力等方面的要求。”

10、流分析逐漸成熟

DataTorrent公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Phu Hoang預(yù)測(cè),流分析(streaming analytics)會(huì)開始成熟起來,并在大數(shù)據(jù)陣營(yíng)中證明其價(jià)值。他說:“雖然許多公司已經(jīng)認(rèn)可了實(shí)時(shí)流非常重要這一點(diǎn),但我們會(huì)看到用戶希望更進(jìn)一步,確定流分析使用場(chǎng)合。在接下來一年,使用流分析工具的客戶會(huì)變得更加成熟,要求流分析有明確的投資回報(bào)率。”

11、實(shí)時(shí)分析異常火爆

實(shí)時(shí)分析在明年會(huì)很火爆,這個(gè)我們懂。不過據(jù)MongoDB公司的戰(zhàn)略和產(chǎn)品營(yíng)銷副總裁Kelly Stirman聲稱,一項(xiàng)技術(shù):Apache Kafka比其余技術(shù)更惹人注目。Stirman寫道:“Kafka將成為企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的一個(gè)重要集成點(diǎn),為構(gòu)建智能分布式系統(tǒng)提供便利。Kafka及其他流分析系統(tǒng)(比如Spark和Storm)會(huì)補(bǔ)充數(shù)據(jù)庫(kù),成為跨應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)中心管理數(shù)據(jù)的整個(gè)企業(yè)堆棧的關(guān)鍵部分。”

12、大數(shù)據(jù)讓娛樂更加“娛樂”

喜歡鼓樂?FirstFuel Software公司的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Badril Raghavan表示,那么你一定會(huì)愛上2016年。“在今后幾個(gè)月,我們會(huì)看到企業(yè)和個(gè)人利用數(shù)據(jù)和分析工具,面對(duì)包括能源、體育、社會(huì)公益和音樂在內(nèi)的眾多行業(yè),提供個(gè)性化、引人入勝的體驗(yàn)。比如說,人們將來可以利用數(shù)據(jù),根據(jù)個(gè)人喜好(例如偏愛鼓樂)改編歌曲。”

13、物聯(lián)網(wǎng)影響半導(dǎo)體行業(yè)

物聯(lián)網(wǎng)會(huì)如何影響半導(dǎo)體行業(yè)?IT傳奇人物Ray Zinn對(duì)此有幾點(diǎn)看法。他寫道:“你會(huì)看到設(shè)計(jì)和制造出現(xiàn)更明顯的分工。晶圓廠的使命就是擴(kuò)大規(guī)模,服務(wù)于幾十億消費(fèi)者和新興的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。設(shè)計(jì)將會(huì)與制造脫離開來,分擔(dān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。創(chuàng)新將是設(shè)計(jì)公司的生存之道,而不斷提高效率才是晶圓廠的致勝秘訣。問題是,接下來會(huì)出現(xiàn)什么?到時(shí)難免會(huì)出現(xiàn)新的市場(chǎng)和設(shè)備,從而推動(dòng)行業(yè)呈現(xiàn)新的井噴式增長(zhǎng)。物聯(lián)網(wǎng)好比是沉睡的巨人,不過我覺得它只是在打盹而已。”

14、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)自動(dòng)化和人工智能大放異彩

Infosys公司高級(jí)副總裁兼平臺(tái)、大數(shù)據(jù)和分析部門主管Abdul Razack表示,機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)自動(dòng)化和人工智能在2015年大出風(fēng)頭,明年會(huì)出更大的風(fēng)頭。Razack說:“2016年,企業(yè)更廣泛地采用人工智能技術(shù)替代人工重復(fù)性任務(wù)的步伐會(huì)快速加快。”他提到,豐田公司最近往人工智能方面投入了10億美元。大數(shù)據(jù)自動(dòng)化已經(jīng)在發(fā)展,不過明年“會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用,人的獨(dú)特能力(即拿來復(fù)雜問題后給出創(chuàng)造性的解決辦法)顯得更重要。”特斯拉的無人駕駛汽車內(nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),但明年,“機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)悄悄進(jìn)入到千家萬(wàn)戶,讓我們身邊的物件不僅僅是聯(lián)網(wǎng)而已。”

15、合并興起的關(guān)鍵年

許多人預(yù)計(jì)2016年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)激動(dòng)人心的事情。Logi Analytics公司的解決方案工程和服務(wù)副總裁Charles Caldwell卻不這么認(rèn)為。“如果我展望2016年,并不覺得會(huì)出現(xiàn)許多激動(dòng)人心的事情。其他廠商已給出了云計(jì)算、視覺分析和移動(dòng)等方面的預(yù)測(cè),但是那些大多是安定下來的舊趨勢(shì)。在我看來,2016年會(huì)是合并興起和為下一大熱門打基礎(chǔ)的一年。”

16、副本數(shù)據(jù)管理(CDM)迎來春天

“最想象不到獎(jiǎng)”授予Catalogic Software公司的產(chǎn)品營(yíng)銷高級(jí)經(jīng)理Peter Eicher。我們倒不是指他的這一預(yù)測(cè):副本數(shù)據(jù)管理(CDM)“是迎來大好時(shí)期的技術(shù)――不僅這個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)新廠商,老派廠商也在跟風(fēng),這就是最好的佐證。”這完全合情合理。不,我們之所以提名Peter是因?yàn)樗倪@一瘋狂預(yù)測(cè):紐約尼克斯隊(duì)會(huì)奪得NBA總冠軍。他承認(rèn):“是的,結(jié)果不是。我不可能一直預(yù)測(cè)正確。不過話又說回來,這個(gè)預(yù)測(cè)已連續(xù)錯(cuò)了42年。”

17、大數(shù)據(jù)泄密事件頻發(fā)

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“沮喪的黛比”( Debbie Downer)獎(jiǎng)授予BlueTalon公司的首席執(zhí)行官Eric Tilenius,因?yàn)樗A(yù)測(cè),大企業(yè)爆出大數(shù)據(jù)泄密事件的步伐可能會(huì)加快。他寫道:“2016年,缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理,可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)界迄今面臨的最大的安全方面沖擊――這相當(dāng)于移動(dòng)技術(shù)的問世給傳統(tǒng)企業(yè)邊界帶來的沖擊。依賴支離破碎的方法來控制數(shù)據(jù)訪問,即面對(duì)不斷變化的數(shù)據(jù)格局采用不一致的政策,只會(huì)在企業(yè)數(shù)據(jù)保護(hù)方面留下大洞。”

18、微服務(wù)架構(gòu)有所突破

你在搞微服務(wù)嗎?據(jù)SaaS廠商Workday聲稱,如果你現(xiàn)在沒搞,很快會(huì)搞。該公司聲稱:“很顯然,內(nèi)部部署與云之爭(zhēng)已結(jié)束,云贏了。不過,并非構(gòu)建的所有云架構(gòu)都一個(gè)樣。微服務(wù)架構(gòu)會(huì)突破Netflix等消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域,成為自向云轉(zhuǎn)變以來企業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域最重大的架構(gòu)進(jìn)步。”

19、大數(shù)據(jù)分析擴(kuò)大領(lǐng)域

TARGIT公司首席技術(shù)官Ulrik Pederson表示,大數(shù)據(jù)有難度,許多公司在明年會(huì)竭力搞好大數(shù)據(jù)。他寫道:“2016年大數(shù)據(jù)分析會(huì)擴(kuò)大領(lǐng)域,一些工具讓企業(yè)用戶有可能在需要時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)執(zhí)行全面的自助式探索,不需要IT部門的大力指導(dǎo)。對(duì)應(yīng)于我的第一個(gè)預(yù)測(cè),我預(yù)計(jì)先進(jìn)分析項(xiàng)目在眾多行業(yè)會(huì)大幅增加。然而,這并不意味著它們會(huì)成功……要是聽到許多廠商和客戶在成功實(shí)施項(xiàng)目上遇到困難,我也不會(huì)覺得驚訝。”

20、認(rèn)知技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)有進(jìn)展

國(guó)際數(shù)據(jù)分析研究所(International Institute of Analytics)預(yù)測(cè)便于嵌入式分析的分析微服務(wù)會(huì)大行其道。這家獨(dú)立研究和咨詢公司還預(yù)測(cè),認(rèn)知技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)精選等領(lǐng)域會(huì)取得進(jìn)展。哦,該組織表示,由于許多大學(xué)開設(shè)新課程,分析人才危機(jī)有望得到緩解。

21、非數(shù)據(jù)專業(yè)人才也會(huì)投身大數(shù)據(jù)

OLAP-on-Hadoop提供商AtScale公司的首席營(yíng)銷官Bruno Aziza表示,不是數(shù)據(jù)專業(yè)人才的那些人也會(huì)積極投身于大數(shù)據(jù)。他寫道:“隨著Hadoop變得更容易被非數(shù)據(jù)專業(yè)人才訪問,營(yíng)銷人員會(huì)開始訪問更多的數(shù)據(jù),以便做出更合理的決策。可以借助Hadoop更深入更全面地了解數(shù)據(jù),這讓營(yíng)銷人員能夠洞察消費(fèi)行為、從而做出決策,并了解客戶消費(fèi)旅程背后的流程。”

22、高性能計(jì)算漸成主流

存儲(chǔ)巨頭DDN預(yù)測(cè),我們會(huì)看到更多的高性能計(jì)算技術(shù)進(jìn)入到主流,特別是由于它涉及存儲(chǔ)。該公司表示:“2016年,來自高性能計(jì)算行業(yè)的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用程序加速等技術(shù)會(huì)繼續(xù)以更快的速度被利用起來,以滿足企業(yè)對(duì)性能和規(guī)模越來越高的要求,因而會(huì)以更快的速度取代傳統(tǒng)的IT基礎(chǔ)設(shè)施。”

23、開源大數(shù)據(jù)遍地開花

開源大數(shù)據(jù)技術(shù)給你留下了深刻印象?Pentaho公司的首席執(zhí)行官Q(mào)uentin Gallivan表示,你還沒有看到任何實(shí)際東西。Gallivan寫道:“像Spark、Docker、Kafka和Solr這些很酷的新工具會(huì)遍地開花,這些新興的開源工具旨在能夠?qū)B級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模大批量的分析,它們會(huì)從‘青春期’階段進(jìn)入到‘壯年期’階段。”

24、Spark淘汰MapReduce,拯救Hadoop

RDBMS-on-Hadoop廠商Splice Machine公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官M(fèi)onte Zweben表示,Spark會(huì)淘汰MapReduce,但是會(huì)拯救Hadoop。他寫道:“MapReduce相當(dāng)深?yuàn)W。具有速度慢、批處理的特性,又加上非常復(fù)雜,因而對(duì)許多企業(yè)來說毫無吸引力。由于速度快,Spark要自然得多,對(duì)程序員來說很方便。Spark會(huì)給Hadoop注入活力;2016年,基于Hadoop的項(xiàng)目十之八九會(huì)是與Spark有關(guān)的項(xiàng)目。”

25、云廠商發(fā)布自己的Spark平臺(tái)即服務(wù)解決方案

Snowflake Computing公司的首席執(zhí)行官Bob Muglia表示,但是這并不意味著每個(gè)Spark項(xiàng)目會(huì)涉及Hadoop。“如今,Spark是Hadoop發(fā)行版的一部分,與Hadoop有著廣泛的聯(lián)系。隨著Spark獨(dú)自行動(dòng),建立一個(gè)獨(dú)立的、有活力的生態(tài)系統(tǒng),預(yù)計(jì)這種情況在2016年會(huì)發(fā)生變化。實(shí)際上,可以預(yù)計(jì)各大云計(jì)算廠商會(huì)發(fā)布各自的Spark平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)解決方案。我們會(huì)看到Elastic Spark嗎?可能性很大。”

26、Apache Hadoop將被重置,并非丟棄

Teradata公司的企業(yè)系統(tǒng)總經(jīng)理Dan Graham表示,企業(yè)組織會(huì)對(duì)Apache Hadoop進(jìn)行重置處理。“隨著Hadoop及相關(guān)開源技術(shù)跨過收集知識(shí)的早期階段、炒作漸漸消退,企業(yè)會(huì)對(duì)部署的Hadoop按重置鍵、而不是丟棄,運(yùn)用汲取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),尤其是治理、數(shù)據(jù)集成、安全和可靠性方面的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。”

27、主數(shù)據(jù)管理(MDM)派上用場(chǎng)

雜物抽屜問題是Hadoop社區(qū)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。但根本不用害怕――主數(shù)據(jù)管理(MDM)派得上用場(chǎng)!Reltio公司的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Manish Sood寫道:“MDM會(huì)變得無處不在。長(zhǎng)期以來,MDM這門技術(shù)只有大公司才用得起,大公司擁有龐大的IT團(tuán)隊(duì),又有硬件、軟件和為期多年的實(shí)施項(xiàng)目所需的龐大預(yù)算。新一批數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序會(huì)內(nèi)置MDM作為基本要求。由于同時(shí)提供操作功能和分析功能,每個(gè)應(yīng)用程序可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)由MDM引擎來支撐。”

28、Hadoop將處于十字路口

2016年,Hadoop將處于十字路口,它會(huì)往哪個(gè)方向走?Altiscale公司的首席運(yùn)營(yíng)官M(fèi)ike Maciag給出了他的預(yù)測(cè)。“2016年,我們會(huì)看到Hadoop行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)得到鞏固。2015年年初,我們看到開放數(shù)據(jù)平臺(tái)計(jì)劃(ODPi)正式啟動(dòng),該計(jì)劃制定了標(biāo)準(zhǔn),為大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵項(xiàng)目如何協(xié)同運(yùn)行指明了方向。由于標(biāo)準(zhǔn)化給客戶帶來的好處變得更加顯而易見,ODPi的成員數(shù)量在這一年翻番。我們預(yù)計(jì),2016年Hadoop會(huì)得到更大的發(fā)展和認(rèn)可,讓新的技術(shù)和應(yīng)用程序得以滿足由ODPi制定的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)。”

29、物聯(lián)網(wǎng)2.0出現(xiàn)

Zebra Technologies公司預(yù)測(cè),我們會(huì)看到物聯(lián)網(wǎng)2.0出現(xiàn)。“物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)會(huì)由過去的閉源、專有的第一代解決方案,變成更成熟、基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、可靈活適應(yīng)的解決方案。借助開源方法,企業(yè)組織能夠從數(shù)量更多的服務(wù)提供商及其各自的API當(dāng)中作一個(gè)選擇。”

30、后稀缺經(jīng)濟(jì)(post-scarcity economy)日漸興起

OpenText公司首席執(zhí)行官M(fèi)ark Barrenechea預(yù)測(cè),物聯(lián)網(wǎng)可能預(yù)示著后稀缺經(jīng)濟(jì)(post-scarcity economy)日漸興起。他寫道:“可以將算法想象成這種應(yīng)用程序,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)及我們生活中方方面面的數(shù)十億個(gè)互聯(lián)設(shè)備生成的彼此關(guān)聯(lián)的海量信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。擁有數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、改進(jìn)和創(chuàng)新成為企業(yè)成功的關(guān)鍵――這一切得益于互聯(lián)數(shù)字化社會(huì)。”

31、生產(chǎn)工作負(fù)載與分析技術(shù)充分結(jié)合

MapR Technologies公司的首席執(zhí)行官John Schroeder預(yù)測(cè),能夠同時(shí)處理分析型工作負(fù)載和事務(wù)型工作負(fù)載的融合平臺(tái)會(huì)迎來巨大飛躍。“2016年,由于各大領(lǐng)先公司獲得將生產(chǎn)工作負(fù)載與分析技術(shù)結(jié)合起來,迅速調(diào)整,以適應(yīng)客戶偏好、競(jìng)爭(zhēng)壓力和商業(yè)環(huán)境所帶來的好處,我們會(huì)看到融合方法成為主流方法。這種融合加快了企業(yè)組織“從數(shù)據(jù)到行動(dòng)”的周期,并縮短了數(shù)據(jù)分析到業(yè)務(wù)影響之間的時(shí)間差。”

32、小眾解決方案吃香

看好2016年會(huì)出現(xiàn)單一架構(gòu)的另一個(gè)支持者是Datameer公司的首席執(zhí)行官Stefan Groschupf。他寫道:“某個(gè)技術(shù)類別是新類別時(shí),會(huì)出現(xiàn)眾多公司,各自的產(chǎn)品旨在為這個(gè)領(lǐng)域的一小部分提供解決方案。這樣一來,客戶只好購(gòu)買多個(gè)工具,試圖弄清楚如何結(jié)合使用這些工具。最后,這種方法根本行不通,客戶傾向于單一廠商提供的集成產(chǎn)品架構(gòu)――或者覆蓋范圍廣泛的產(chǎn)品。2016年將標(biāo)志著大數(shù)據(jù)產(chǎn)品開始出現(xiàn)這種轉(zhuǎn)型。”

33、外包大行其道

大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商Absolutdata公司的首席執(zhí)行官Anil Kaul預(yù)測(cè),外包在2016年會(huì)大行其道。他寫道:“我們可以從大數(shù)據(jù)獲得眾多有價(jià)值的信息,可是訪問這些信息頗具挑戰(zhàn)性,而且通常不在平常商業(yè)智能的范圍之內(nèi)。如今許多公司在與第三方合作,制定并執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析策略。將外部專家整合到大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)當(dāng)中,也許是公司在這個(gè)迅速變化的領(lǐng)域保持領(lǐng)先一步的最佳途徑。”

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