2017年大数据发展的10大新趋势 你知道几个

随着移动互联网和物联网的发展,数据——这个曾经被忽视的东西,现在却得到爆发式增长。不管是消费者,还是智能设备,它们所产生的数据大大超越了人们的想象研究者甚至表示,大数据技术的采用近期不会变得很慢。国际著名咨询机构IDC预测,大数据和业务分析市场将从今年的1301亿美元增长到2020年超过2030亿美元。“数据更容易获得、新一代的技术、数据驱动决策的文化开始盛行等都大大增加了对大数据和业务分析市场的需求,” Dan Vesset说,“这个市场有望在2016年增长11.3%,并以11.7%的年复合增长率持续到2020年”毫无疑问,大数据市场正在增长,新的大数据技术将进入市场,而老的大数据技术仍然会保持增长。下面是对2017年,专业机构预测的大数据发展的10大新趋势。像Apache Hadoop, Spark和其他的开源应用将在大数据市场中逐渐占据主导地位,并且这种趋势将会保持下去。据一个调查发现,近60%的企业都希望今年年底在生产中使用Hadoop集群据有关专家说,在2017年,许多企业都会扩大Haoop和NoSQL技术的使用,同时寻找一切方法来加速它们的大数据处理。许多企业将可能寻求新技术,从而能够允许它们能够实时访问和响应数据2.内存技术

内存技术是许多公司正在投资并大力发展的一项技术,希望通过它能够加速企业的大数据处理。在传统的数据库中,数据是被存储在装有硬盘驱动器或者固态硬盘(SSDs)的存储系统中。相反,内存技术则是把数据存储在RAM中,这比以前快了很多倍目前,有几个不同的供应商提供内存数据库技术,尤其是SAP、IBM和Pivotal3.机器学习

随着大数据分析能力的改进,一些企业开始投资机器学习。机器学习是人工智能的一个分支,它聚焦于在没有明确编程的条件下教计算机学习新东西。换一句话说,它通过分析现有存储的大数据进而得出结论,从而改变应用程序的行为4.预测性分析

预测性分析与机器学习很接近,事实上,机器语言系统常常为预测性分析软件提供动力。在大数据分析的早些时候,组织需要查看过往的数据来了解过去发生了什么,然后利用它们的分析性工具来研究未来将发生什么。预测性分析将走地更远,利用大数据分析来预测未来发生什么5.智能应用程序

企业利用机器学习和人工智能技术的另一种方法是开发智能应用程序。这些应用程序可以通过大数据分析,解析用户以前的行为,从而提供一种个性化和更好的服务。一个现在大家都很熟悉的例子是许多电子商务和娱乐应用的个性化推荐引擎6.智能安全

许多企业正在把大数据分析技术融入进它们的安全策略中。以企业的日志为例,它们记录了该企业过去曾经受到的网络攻击,里面有大量丰富的信息。企业可以用来预测、阻止和减轻未来遭受的网络攻击。结果,一些企业开始用大数据平台整合其安全信息和时间管理软件,比如Hadoop。其他的企业开始向安全提供商求助,它们的产品中融入了大数据分析能力。据2016年9月来自IDC的报告显示,“31.4%的企业将会开始提供物联网解决方案,另外43%的企业将在未来一年内部署”8.边缘计算

能够帮助企业处理它们物联网数据的一项技术是边缘计算。在边缘计算中,大数据分析与物联网设备和传感器非常接近,而不是在数据中心或者云中。对企业来说,这将带来更有意义的事。如此一来,它们将有更少的数据在网络中传输,这将极大地提高云计算的性能,并大大降低成本。它允许企业在有限的时间内删除有价值的数据,减少存储和基础设施成本。边缘计算也能够加快数据分析过程,允许决策者作出更快的决定9.高薪资待遇

对IT人员来说,大数据分析的增长将意味着对拥有相关技能的人更高的需求和更高的薪水。据IDC调查显示,“仅仅在美国,2018年将需要181000名深度分析人员,这是目前人数的五倍”。同时,大数据工程师的薪水可能会增长5.8%,从135000美元涨到196000美元10.自助服务

随着大数据专家成本的提高,许多企业可能会寻找一些工具,它允许常规的商业专业人士满足自己的大数据分析需求。IDC之前预测,可视化呈现工具的增速将是商业智能市场增速的2.5倍。到2018年,投资于推动用户自助服务将成为所有企业的需求。
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