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PRESS CENTENR數(shu)據平民崛起(qi)
甲(jia)骨文公司(si)預測一種新型用戶(hu)：數(shu)據(ju)(ju)(ju)平民(Data Civilian)會(hui)崛起。該公司(si)稱：“雖然復雜(za)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)統計可(ke)能仍局限于數(shu)據(ju)(ju)(ju)科(ke)學家，但數(shu)據(ju)(ju)(ju)驅(qu)動的(de)決策不會(hui)是這樣。在未來一年，更簡單的(de)大數(shu)據(ju)(ju)(ju)發現(xian)工具讓(rang)業務分析員可(ke)以尋找企業Hadoop集群中的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集，將它(ta)們重新做成新的(de)混(hun)搭組(zu)合，甚至運(yun)用探索性機(ji)器學習(xi)方法來分析它(ta)們。
“大數據”會消(xiao)亡
Nucleus Research公司公開(kai)發表(biao)了不(bu)同意見(jian)，預測我們所(suo)知道的(de)大(da)(da)(da)數據(ju)會消(xiao)亡(wang)。該公司稱：“在過去(qu)兩年，每家公司及其人員似(si)乎都推(tui)出(chu)了某種形式的(de)大(da)(da)(da)數據(ju)解決(jue)方案。是(shi)該告(gao)別新奇(qi)事物綜合癥(shiny object syndrome)的(de)時候了。用戶會像對待(dai)任(ren)何數據(ju)那樣對待(dai)和訪問(wen)大(da)(da)(da)數據(ju)，而不(bu)是(shi)著手解決(jue)大(da)(da)(da)數據(ju)分析這(zhe)一項龐大(da)(da)(da)又艱巨的(de)任(ren)務(wu)。
風險投資公(gong)司更(geng)關(guan)注(zhu)大數據(ju)給出的結(jie)論
據(ju)(ju)Opera Solutions公司(si)的(de)高級(ji)副(fu)總裁Keri Smith聲稱，由于風險投資公司(si)往數據(ju)(ju)初(chu)創(chuang)公司(si)紛(fen)紛(fen)投入(ru)資金，是時候(hou)開始(shi)提出尖銳的(de)問(wen)題(ti)了。Smith問(wen)道：“大數據(ju)(ju)解(jie)決方案(an)真正的(de)投資回(hui)報(bao)率(ROI)如何(he)?公司(si)如何(he)才(cai)能跨(kua)過部(bu)門(men)級(ji)部(bu)署這(zhe)個階段(duan)，讓大數據(ju)(ju)在整個企業創(chuang)造(zao)的(de)價值實現最大化?又有(you)哪些有(you)意(yi)義(yi)的(de)使(shi)用(yong)場合適用(yong)于眾(zhong)多垂(chui)直領域?要是貴公司(si)現在沒有(you)提出這(zhe)類(lei)問(wen)題(ti)、積極尋求(qiu)答(da)案(an)，應該很快(kuai)就會(hui)。
機(ji)器(qi)學習和人(ren)的洞察力組合滲透新行業
Spare5公司的(de)首席執行官(guan)Matt Bencke表示，我們在(zai)(zai)2016年(nian)會(hui)(hui)看到數據絕地武士(Data Jedis)的(de)興起。他(ta)寫道(dao)：“將來被人工(gong)(gong)智能改變(bian)的(de)工(gong)(gong)作會(hui)(hui)比(bi)以(yi)往任何時候都(dou)要多，‘數據絕地武士’會(hui)(hui)變(bian)成最搶手的(de)員工(gong)(gong)。機器學(xue)習和(he)人的(de)洞察(cha)力這對組合會(hui)(hui)滲透到新(xin)行業，包(bao)括醫療(liao)保健和(he)安(an)全行業，員工(gong)(gong)需要靈活(huo)適應以(yi)提供不同(tong)服務，不然就(jiu)會(hui)(hui)落在(zai)(zai)后(hou)面。
數據科(ke)學在銀行(xing)界大(da)放光(guang)彩(cai)
數據(ju)(ju)科(ke)學(xue)咨詢公司Profusion的(de)首席(xi)執行(xing)官Mike Weston預測，數據(ju)(ju)科(ke)學(xue)在銀行(xing)界會大放光(guang)彩。他寫道：“金融業是(shi)率先采用數據(ju)(ju)科(ke)學(xue)技術/方法的(de)行(xing)業之一。不過，所(suo)(suo)有銀行(xing)服(fu)務公司采用數據(ju)(ju)科(ke)學(xue)的(de)步調遠(yuan)遠(yuan)沒有統一。2016年，我(wo)預計這種(zhong)局面(mian)會有所(suo)(suo)改變。更(geng)好地利用數據(ju)(ju)和服(fu)務個性化會從(cong)金融市場進(jin)入(ru)到零售(shou)銀行(xing)領域(yu)。這會給(gei)市場營銷(xiao)、客(ke)戶(hu)服(fu)務和產品開發帶來深遠(yuan)影(ying)響(xiang)。”
人工智能和(he)認知計算讓個性化醫療成為現實(shi)
先進(jin)的人工智(zhi)(zhi)能(neng)引起機器人成(cheng)為統治者，這種場景嚇(xia)壞了(le)Elon Musk。不過據(ju)Franz公司(si)的認知(zhi)(zhi)科學家兼首席(xi)執(zhi)行官(guan)Jans Aasman聲稱，應該將人工智(zhi)(zhi)能(neng)歸為“友好的技(ji)術(shu)”這一列。他說：“2016年及(ji)以后，人工智(zhi)(zhi)能(neng)和認知(zhi)(zhi)計(ji)算將使個性化醫(yi)療成(cheng)為現實(shi)，幫助(zhu)拯救(jiu)患有罕見疾病的病人，并改善整(zheng)體的醫(yi)療保健狀況。”
首(shou)席(xi)數據官將成為(wei)信息(xi)技術領域的“新寵兒”
Blazent公(gong)司首(shou)席(xi)技(ji)術官辦公(gong)室(shi)負(fu)責人Michael Ludwig認(ren)為，首(shou)席(xi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)官(CDO)會成為信(xin)(xin)息技(ji)術領域的“新(xin)寵兒”，永遠讓辦公(gong)室(shi)政治更顯錯(cuo)綜(zong)復(fu)雜。他寫道：“正是(shi)由于大數(shu)(shu)(shu)據(ju)很復(fu)雜，又需要(yao)完整而(er)準(zhun)確(que)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)，首(shou)席(xi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)官會變得越(yue)來越(yue)重要(yao)。因而(er)，首(shou)席(xi)技(ji)術官和首(shou)席(xi)信(xin)(xin)息官需要(yao)給首(shou)席(xi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)官讓出(chu)地方(fang)，除非確(que)立(li)了明確(que)界定的角色，并成立(li)了相關團隊，否(fou)則高層(ceng)管理團隊當中會出(chu)現緊張局(ju)勢。”
首席(xi)洞察官成為(wei)大數(shu)據(ju)整理過(guo)程的關鍵領(ling)導(dao)者
但不是(shi)每個人(ren)都這么認為，其中包括PROS公(gong)司的(de)首(shou)席遠(yuan)見(jian)官(guan)(guan)Craig Zawada。“2016年，我(wo)們會開始(shi)看到被任(ren)命的(de)首(shou)席數(shu)據官(guan)(guan)日漸式(shi)微(wei)，這是(shi)過去(qu)的(de)一種角色(se)。相反，2016年會出(chu)現首(shou)席洞(dong)察官(guan)(guan)，這類人(ren)將成(cheng)為大數(shu)據整理過程(cheng)中的(de)關鍵(jian)領(ling)導者。”
云服務被充分利用
但是頗有勢力的(de)(de)CIO能重新發號施令(ling)嗎?Cazena公司(si)創始(shi)人(ren)兼首(shou)席執行官(guan)Prat Moghe預測(ce)會(hui)這(zhe)樣。他寫(xie)道：“2016年(nian)，CIO們會(hui)充分(fen)利用企業就緒(xu)的(de)(de)云服務，作為中間人(ren)提(ti)供這(zhe)樣的(de)(de)云服務，既滿足IT部門在(zai)治理、合規和(he)安全等方面(mian)的(de)(de)要(yao)求，又滿足業務部門在(zai)敏捷性和(he)響(xiang)應能力等方面(mian)的(de)(de)要(yao)求。”
流分析逐漸成熟
DataTorrent公(gong)司的(de)首席(xi)執行官兼(jian)聯合創始(shi)人Phu Hoang預測，流(liu)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(streaming analytics)會(hui)開始(shi)成(cheng)熟起來，并在大(da)數據陣(zhen)營中證明其(qi)價(jia)值。他說：“雖然許(xu)多公(gong)司已經認可了實時流(liu)非常重要這一點，但我們會(hui)看到用戶(hu)希望更進一步，確定(ding)流(liu)分(fen)(fen)(fen)析(xi)使(shi)用場合。在接下(xia)來一年(nian)，使(shi)用流(liu)分(fen)(fen)(fen)析(xi)工具的(de)客戶(hu)會(hui)變得更加(jia)成(cheng)熟，要求流(liu)分(fen)(fen)(fen)析(xi)有明確的(de)投(tou)資回報率。”
實(shi)時分析異常火爆
實時分(fen)析(xi)在明(ming)年(nian)會很火爆，這個我們懂。不過據(ju)(ju)MongoDB公司的戰(zhan)略和產品營(ying)銷副總裁(cai)Kelly Stirman聲稱(cheng)，一(yi)項技(ji)術：Apache Kafka比(bi)其(qi)余技(ji)術更(geng)惹人(ren)注目。Stirman寫道：“Kafka將(jiang)成(cheng)(cheng)為(wei)企業數(shu)據(ju)(ju)基礎設施的一(yi)個重要集成(cheng)(cheng)點，為(wei)構建智(zhi)能分(fen)布式系統(tong)提(ti)供便利。Kafka及其(qi)他(ta)流分(fen)析(xi)系統(tong)(比(bi)如Spark和Storm)會補充數(shu)據(ju)(ju)庫，成(cheng)(cheng)為(wei)跨應用程序(xu)和數(shu)據(ju)(ju)中心管(guan)理(li)數(shu)據(ju)(ju)的整個企業堆棧的關鍵部分(fen)。”
大(da)數據讓娛(yu)樂(le)更加(jia)“娛(yu)樂(le)”
喜(xi)歡鼓(gu)樂?FirstFuel Software公(gong)司(si)的首席數據科學(xue)家Badril Raghavan表示，那么你一定會(hui)愛(ai)上(shang)2016年。“在今后幾個(ge)月，我們會(hui)看到(dao)企(qi)業和(he)個(ge)人(ren)利用(yong)數據和(he)分析工具，面對包括能源(yuan)、體(ti)育、社(she)會(hui)公(gong)益和(he)音樂在內的眾(zhong)多行(xing)業，提供個(ge)性化、引人(ren)入勝的體(ti)驗。比如(ru)(ru)說(shuo)，人(ren)們將來可以利用(yong)數據，根(gen)據個(ge)人(ren)喜(xi)好(例如(ru)(ru)偏愛(ai)鼓(gu)樂)改編歌曲(qu)。”
物聯網影響(xiang)半導體(ti)行業(ye)
物(wu)(wu)聯(lian)網會如(ru)何影響半(ban)導體行業(ye)?IT傳奇人物(wu)(wu)Ray Zinn對此(ci)有幾點看法。他寫道：“你會看到設(she)(she)計和(he)制造出(chu)現(xian)更明顯(xian)的(de)分工。晶圓(yuan)廠的(de)使(shi)命就(jiu)是(shi)(shi)擴大規模，服務于幾十億消費者和(he)新(xin)興的(de)物(wu)(wu)聯(lian)網市場。設(she)(she)計將(jiang)會與制造脫離開來，分擔(dan)市場風(feng)險。創新(xin)將(jiang)是(shi)(shi)設(she)(she)計公司的(de)生存之道，而(er)不斷提(ti)高效率才是(shi)(shi)晶圓(yuan)廠的(de)致勝秘訣。問題(ti)是(shi)(shi)，接(jie)下(xia)來會出(chu)現(xian)什么?到時難免(mian)會出(chu)現(xian)新(xin)的(de)市場和(he)設(she)(she)備，從而(er)推動(dong)行業(ye)呈現(xian)新(xin)的(de)井噴式增長。物(wu)(wu)聯(lian)網好比是(shi)(shi)沉睡的(de)巨人，不過(guo)我覺得它只是(shi)(shi)在打盹而(er)已。”
機器學習、大數據自(zi)動化和人工(gong)智能(neng)大放異彩(cai)
Infosys公司高級(ji)副總(zong)裁兼平臺、大(da)(da)數(shu)據和(he)分析(xi)部門主管(guan)Abdul Razack表示，機器(qi)學(xue)習(xi)(xi)(xi)、大(da)(da)數(shu)據自動(dong)化和(he)人(ren)工智能在2015年(nian)大(da)(da)出風(feng)頭(tou)，明(ming)年(nian)會(hui)出更大(da)(da)的(de)風(feng)頭(tou)。Razack說(shuo)：“2016年(nian)，企業更廣泛地(di)采(cai)用人(ren)工智能技術替代人(ren)工重復(fu)性任務的(de)步伐會(hui)快速加快。”他(ta)提到(dao)，豐(feng)田公司最近往(wang)人(ren)工智能方面投入(ru)了10億美元。大(da)(da)數(shu)據自動(dong)化已(yi)經在發展(zhan)，不過明(ming)年(nian)“會(hui)得到(dao)更廣泛的(de)應用，人(ren)的(de)獨特(te)能力(即拿來(lai)復(fu)雜問題后給(gei)出創造性的(de)解決辦法(fa))顯(xian)得更重要。”特(te)斯(si)拉(la)的(de)無人(ren)駕駛汽車內置了機器(qi)學(xue)習(xi)(xi)(xi)技術，但(dan)明(ming)年(nian)，“機器(qi)學(xue)習(xi)(xi)(xi)會(hui)悄悄進入(ru)到(dao)千(qian)家萬戶，讓我們身邊的(de)物(wu)件(jian)不僅僅是聯(lian)網而已(yi)。”
合并(bing)興起的關鍵(jian)年
許多(duo)人(ren)預計(ji)2016年大(da)(da)數(shu)據(ju)領域會(hui)出現激動人(ren)心的事情。Logi Analytics公(gong)司的解決方(fang)(fang)案(an)工程和(he)服務副(fu)總裁Charles Caldwell卻(que)不這么認(ren)為(wei)。“如果我展望2016年，并不覺得會(hui)出現許多(duo)激動人(ren)心的事情。其他廠商(shang)已給(gei)出了云計(ji)算(suan)、視覺分析和(he)移動等方(fang)(fang)面的預測，但是(shi)那些(xie)大(da)(da)多(duo)是(shi)安定下來的舊趨勢。在我看來，2016年會(hui)是(shi)合并興起和(he)為(wei)下一大(da)(da)熱門(men)打基礎的一年。”
副本數據管理(CDM)迎來春天(tian)
“最想象不(bu)到獎”授予(yu)Catalogic Software公司的(de)(de)產品營(ying)銷高(gao)級(ji)經理Peter Eicher。我們倒不(bu)是(shi)指(zhi)他的(de)(de)這(zhe)(zhe)一預測(ce)：副本(ben)數據管理(CDM)“是(shi)迎(ying)來大好時期的(de)(de)技術(shu)――不(bu)僅這(zhe)(zhe)個(ge)領域(yu)出(chu)現新廠商(shang)，老派(pai)廠商(shang)也在(zai)跟風，這(zhe)(zhe)就是(shi)最好的(de)(de)佐證。”這(zhe)(zhe)完全合(he)情合(he)理。不(bu)，我們之所以提名Peter是(shi)因為他的(de)(de)這(zhe)(zhe)一瘋狂(kuang)預測(ce)：紐約尼克斯隊會奪得NBA總冠(guan)軍。他承認(ren)：“是(shi)的(de)(de)，結果不(bu)是(shi)。我不(bu)可(ke)能(neng)一直預測(ce)正確。不(bu)過話又(you)說回來，這(zhe)(zhe)個(ge)預測(ce)已(yi)連續(xu)錯了(le)42年。”
大(da)數據泄(xie)密事件頻發
大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)領域(yu)的(de)(de)(de)“沮喪的(de)(de)(de)黛比”( Debbie Downer)獎(jiang)授(shou)予BlueTalon公司的(de)(de)(de)首(shou)席執行(xing)官Eric Tilenius，因為(wei)他(ta)預測，大(da)(da)企業(ye)爆出大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)泄密事件的(de)(de)(de)步伐可(ke)能會加快(kuai)。他(ta)寫道：“2016年(nian)，缺乏統(tong)一的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)治理，可(ke)能會導致(zhi)企業(ye)界迄今面(mian)臨的(de)(de)(de)最大(da)(da)的(de)(de)(de)安全方面(mian)沖擊――這相當于移(yi)動技術(shu)的(de)(de)(de)問世給傳(chuan)統(tong)企業(ye)邊界帶來的(de)(de)(de)沖擊。依(yi)賴支離破碎(sui)的(de)(de)(de)方法來控制數(shu)(shu)據(ju)訪問，即面(mian)對不(bu)斷變(bian)化的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)格局(ju)采用不(bu)一致(zhi)的(de)(de)(de)政策，只(zhi)會在企業(ye)數(shu)(shu)據(ju)保(bao)護方面(mian)留下(xia)大(da)(da)洞(dong)。”
微服(fu)務架構(gou)有所突破
你(ni)在搞(gao)微(wei)服務嗎(ma)?據SaaS廠商Workday聲稱(cheng)，如果你(ni)現在沒搞(gao)，很(hen)快會(hui)搞(gao)。該(gai)公司(si)聲稱(cheng)：“很(hen)顯(xian)然，內部(bu)部(bu)署與(yu)云(yun)之爭已(yi)結(jie)束，云(yun)贏了(le)。不過，并非(fei)構(gou)(gou)建的(de)所有云(yun)架構(gou)(gou)都一個樣(yang)。微(wei)服務架構(gou)(gou)會(hui)突破Netflix等消費(fei)者互聯網設計領域，成為自向云(yun)轉(zhuan)變以來(lai)企業(ye)應用(yong)軟件領域最重大的(de)架構(gou)(gou)進(jin)步(bu)。”
大(da)數(shu)據分析擴大(da)領域
TARGIT公司首席技(ji)術官Ulrik Pederson表示，大(da)數(shu)據(ju)有難度，許多(duo)公司在明年會(hui)竭(jie)力搞好大(da)數(shu)據(ju)。他寫道：“2016年大(da)數(shu)據(ju)分析會(hui)擴大(da)領域(yu)，一些工具讓企業(ye)用戶有可能在需要(yao)時對大(da)數(shu)據(ju)執行全面(mian)的(de)自助(zhu)式(shi)探索，不(bu)需要(yao)IT部門的(de)大(da)力指(zhi)導。對應(ying)于我的(de)第(di)一個預測，我預計(ji)先進分析項(xiang)目(mu)在眾多(duo)行業(ye)會(hui)大(da)幅增加。然(ran)而，這并(bing)不(bu)意味(wei)著它們會(hui)成功(gong)……要(yao)是聽到許多(duo)廠商和客(ke)戶在成功(gong)實施(shi)項(xiang)目(mu)上遇到困難，我也不(bu)會(hui)覺得驚訝。”
認知技術、數據科學會有進展
國際數據(ju)(ju)分(fen)(fen)析研究所(International Institute of Analytics)預(yu)測便于嵌(qian)入(ru)式分(fen)(fen)析的(de)分(fen)(fen)析微(wei)服務會大(da)行其道。這家獨立研究和(he)咨詢公司還預(yu)測，認知技術、數據(ju)(ju)科學和(he)數據(ju)(ju)精選等領(ling)域會取得進展(zhan)。哦，該組(zu)織表(biao)示(shi)，由于許多大(da)學開(kai)設(she)新課程，分(fen)(fen)析人才危機有望得到緩解。
非(fei)數據專業(ye)人才也會投身(shen)大數據
OLAP-on-Hadoop提供(gong)商AtScale公司的(de)(de)首(shou)席營銷(xiao)官Bruno Aziza表(biao)示，不是(shi)數(shu)據(ju)(ju)專(zhuan)業人(ren)才(cai)的(de)(de)那些(xie)人(ren)也會積極(ji)投身(shen)于(yu)大(da)數(shu)據(ju)(ju)。他寫道：“隨著Hadoop變得更(geng)容易(yi)被非(fei)數(shu)據(ju)(ju)專(zhuan)業人(ren)才(cai)訪(fang)問(wen)，營銷(xiao)人(ren)員(yuan)會開始訪(fang)問(wen)更(geng)多的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)，以便做出更(geng)合理的(de)(de)決策(ce)。可以借助Hadoop更(geng)深入更(geng)全面地了解(jie)數(shu)據(ju)(ju)，這(zhe)讓營銷(xiao)人(ren)員(yuan)能(neng)夠洞察消費行為、從而做出決策(ce)，并了解(jie)客戶消費旅(lv)程背后的(de)(de)流程。”
高(gao)性(xing)能計算漸成主流
存(cun)儲(chu)巨頭DDN預測，我們會(hui)看到(dao)(dao)更(geng)多的(de)(de)(de)高性(xing)能計算(suan)技術進入到(dao)(dao)主流(liu)，特別(bie)是(shi)由于它涉及存(cun)儲(chu)。該公(gong)司表示(shi)：“2016年，來自高性(xing)能計算(suan)行業(ye)的(de)(de)(de)存(cun)儲(chu)、數據管(guan)理和(he)(he)應用(yong)程序加速(su)等技術會(hui)繼續以(yi)更(geng)快(kuai)的(de)(de)(de)速(su)度被(bei)利用(yong)起來，以(yi)滿足企業(ye)對(dui)性(xing)能和(he)(he)規模越來越高的(de)(de)(de)要求，因而(er)會(hui)以(yi)更(geng)快(kuai)的(de)(de)(de)速(su)度取(qu)代傳統的(de)(de)(de)IT基礎設施。”
開源大(da)數據遍地開花
開(kai)源大數據技術(shu)給你(ni)留下了深刻印象?Pentaho公司(si)的(de)(de)首席執行官Quentin Gallivan表示(shi)，你(ni)還沒有看到任何實際東西。Gallivan寫(xie)道：“像Spark、Docker、Kafka和Solr這(zhe)些(xie)很酷的(de)(de)新(xin)工(gong)(gong)具(ju)會遍地開(kai)花，這(zhe)些(xie)新(xin)興的(de)(de)開(kai)源工(gong)(gong)具(ju)旨在能夠對PB級(ji)數據進(jin)(jin)行大規模大批量的(de)(de)分(fen)析，它們(men)會從‘青(qing)春期(qi)’階段進(jin)(jin)入到‘壯年(nian)期(qi)’階段。”
Spark淘汰(tai)MapReduce，拯救(jiu)Hadoop
RDBMS-on-Hadoop廠商Splice Machine公司的(de)聯合創(chuang)始人兼(jian)首席(xi)執行官(guan)Monte Zweben表示，Spark會淘汰(tai)MapReduce，但是會拯救(jiu)Hadoop。他(ta)寫道：“MapReduce相當深奧。具有(you)(you)速度慢、批處理的(de)特性，又加上非(fei)常復雜(za)，因而(er)對(dui)許多企業來(lai)說(shuo)毫無吸引力。由于(yu)速度快(kuai)，Spark要自然(ran)得多，對(dui)程序員來(lai)說(shuo)很方便。Spark會給Hadoop注入活力;2016年，基(ji)于(yu)Hadoop的(de)項(xiang)目十之八(ba)九會是與Spark有(you)(you)關的(de)項(xiang)目。”
云廠(chang)商發(fa)布自己的Spark平臺即服務解決方(fang)案
Snowflake Computing公司的首席執行(xing)官Bob Muglia表(biao)示，但是(shi)這(zhe)并不意味著(zhu)每(mei)個Spark項目會(hui)涉(she)及Hadoop。“如今，Spark是(shi)Hadoop發(fa)(fa)行(xing)版的一部分，與Hadoop有(you)著(zhu)廣泛的聯(lian)系。隨(sui)著(zhu)Spark獨自行(xing)動，建(jian)立一個獨立的、有(you)活力的生態(tai)系統，預計這(zhe)種(zhong)情況在2016年(nian)會(hui)發(fa)(fa)生變化。實際上，可以預計各大云計算廠商會(hui)發(fa)(fa)布各自的Spark平臺即服務(wu)(PaaS)解(jie)決(jue)方案。我們會(hui)看到Elastic Spark嗎?可能性(xing)很大。”
Apache Hadoop將被重置，并(bing)非丟(diu)棄(qi)
Teradata公(gong)司(si)的企業系(xi)統總(zong)經理Dan Graham表示(shi)，企業組織會對Apache Hadoop進行重(zhong)置處理。“隨著Hadoop及相關開源技術跨過收集(ji)知識的早期階(jie)段、炒作漸漸消退，企業會對部(bu)署的Hadoop按重(zhong)置鍵(jian)、而不是丟棄，運用汲取的經驗教訓(xun)，尤(you)其是治理、數據(ju)集(ji)成、安全和可靠(kao)性方(fang)面的經驗教訓(xun)。”
主數據管理(MDM)派上用場(chang)
雜物抽(chou)屜(ti)問(wen)題是Hadoop社區面臨的(de)(de)最大挑(tiao)戰之(zhi)一。但根本不(bu)用(yong)害(hai)怕――主數(shu)據管(guan)理(li)(MDM)派(pai)得上用(yong)場(chang)!Reltio公(gong)(gong)(gong)司的(de)(de)首席執行官兼創始人(ren)Manish Sood寫(xie)道：“MDM會變(bian)得無處(chu)不(bu)在(zai)。長期以來，MDM這門技術只有(you)大公(gong)(gong)(gong)司才用(yong)得起(qi)，大公(gong)(gong)(gong)司擁有(you)龐大的(de)(de)IT團(tuan)隊，又有(you)硬(ying)件、軟件和(he)為期多年(nian)的(de)(de)實(shi)施項(xiang)目所需的(de)(de)龐大預算。新一批(pi)數(shu)據驅動的(de)(de)應用(yong)程序會內置(zhi)MDM作為基本要(yao)求。由(you)于同時提供操作功(gong)(gong)能和(he)分析功(gong)(gong)能，每(mei)個應用(yong)程序可靠(kao)的(de)(de)數(shu)據基礎由(you)MDM引擎來支撐。”
Hadoop將處于(yu)十字路口
2016年，Hadoop將處(chu)于(yu)十(shi)字(zi)路(lu)口(kou)，它(ta)會往哪(na)個(ge)方向(xiang)走?Altiscale公司(si)的首席運營(ying)官Mike Maciag給出了他(ta)的預(yu)測。“2016年，我們(men)(men)會看到(dao)Hadoop行(xing)業標準(zhun)得到(dao)鞏固。2015年年初，我們(men)(men)看到(dao)開放數據平臺計劃(ODPi)正式(shi)啟動，該計劃制定了標準(zhun)，為大(da)數據生(sheng)態系(xi)(xi)統(tong)的關鍵項目如何(he)協同運行(xing)指明了方向(xiang)。由于(yu)標準(zhun)化(hua)給客戶(hu)帶來的好處(chu)變得更加(jia)顯而易(yi)見(jian)，ODPi的成員數量在這(zhe)一年翻(fan)番。我們(men)(men)預(yu)計，2016年Hadoop會得到(dao)更大(da)的發展和認(ren)可，讓新的技術和應用程序得以滿足由ODPi制定的Hadoop生(sheng)態系(xi)(xi)統(tong)標準(zhun)。”
物聯網2.0出(chu)現
Zebra Technologies公司預(yu)測(ce)，我們(men)會看(kan)到物聯網2.0出現。“物聯網市場會由過去的(de)閉源(yuan)、專有(you)的(de)第一(yi)代解(jie)決方案，變(bian)成更成熟(shu)、基于行業標準、可靈活適應的(de)解(jie)決方案。借助開源(yuan)方法，企業組織能(neng)夠(gou)從數(shu)量更多的(de)服務提(ti)供商(shang)及其各自(zi)的(de)API當中作一(yi)個選擇。”
后稀(xi)缺經濟(post-scarcity economy)日漸興起
OpenText公司(si)首(shou)席執(zhi)行(xing)官(guan)Mark Barrenechea預測(ce)，物聯(lian)網可能預示著(zhu)后稀缺經濟(ji)(post-scarcity economy)日漸興起(qi)。他(ta)寫道：“可以將算法想象成這(zhe)種應用程序，對物聯(lian)網及我們生(sheng)活中方(fang)方(fang)面(mian)面(mian)的(de)(de)數十億個互聯(lian)設備生(sheng)成的(de)(de)彼(bi)此關聯(lian)的(de)(de)海量信息進(jin)(jin)行(xing)大數據(ju)分析(xi)。擁有數據(ju)、分析(xi)數據(ju)、改進(jin)(jin)和創(chuang)新成為企業成功的(de)(de)關鍵――這(zhe)一切(qie)得益于互聯(lian)數字化社會。”
生產工作負載(zai)與分(fen)析(xi)技術充分(fen)結合
MapR Technologies公(gong)司(si)的(de)(de)(de)首席執行(xing)(xing)官John Schroeder預測(ce)，能夠同(tong)時處理分析(xi)型(xing)工作負(fu)載和(he)事務型(xing)工作負(fu)載的(de)(de)(de)融合(he)平臺(tai)會迎來巨大飛躍。“2016年，由于各大領先公(gong)司(si)獲得(de)將生產工作負(fu)載與(yu)分析(xi)技術結合(he)起來，迅速調整，以適應客戶偏(pian)好(hao)、競爭(zheng)壓力和(he)商業環境所帶來的(de)(de)(de)好(hao)處，我們會看(kan)到融合(he)方法成為主流方法。這(zhe)種融合(he)加(jia)快了(le)企業組織“從數(shu)(shu)據(ju)(ju)到行(xing)(xing)動”的(de)(de)(de)周期(qi)，并縮短了(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)分析(xi)到業務影(ying)響之間(jian)的(de)(de)(de)時間(jian)差。”
小眾(zhong)解決(jue)方(fang)案吃香
看好(hao)2016年(nian)會出現(xian)(xian)單(dan)一(yi)架構的(de)另一(yi)個(ge)支持者(zhe)是Datameer公(gong)司(si)(si)的(de)首席執行官Stefan Groschupf。他寫道：“某個(ge)技術類別(bie)是新類別(bie)時，會出現(xian)(xian)眾多公(gong)司(si)(si)，各自的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)旨在為(wei)這個(ge)領域的(de)一(yi)小部(bu)分(fen)提供解決方案。這樣一(yi)來，客戶只好(hao)購買多個(ge)工具，試圖(tu)弄清楚如(ru)何結合(he)使用這些工具。最(zui)后，這種方法根本行不通，客戶傾向于單(dan)一(yi)廠商(shang)提供的(de)集(ji)成(cheng)產(chan)(chan)品(pin)(pin)架構――或者(zhe)覆蓋范圍(wei)廣泛(fan)的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)。2016年(nian)將(jiang)標志著大(da)數(shu)據產(chan)(chan)品(pin)(pin)開始出現(xian)(xian)這種轉型。”
外(wai)包大行其道
大數(shu)(shu)據服(fu)務提(ti)供商Absolutdata公(gong)司(si)(si)的(de)(de)首席(xi)執行(xing)官Anil Kaul預測，外(wai)(wai)包在(zai)2016年會大行(xing)其道(dao)。他寫(xie)道(dao)：“我(wo)們(men)可以從(cong)大數(shu)(shu)據獲得眾多有價值的(de)(de)信(xin)(xin)息，可是(shi)訪問(wen)這些(xie)信(xin)(xin)息頗具挑戰性，而且通常不(bu)在(zai)平常商業智(zhi)能的(de)(de)范圍之內。如今許(xu)多公(gong)司(si)(si)在(zai)與第三方合作，制定并執行(xing)大數(shu)(shu)據分析策略(lve)。將外(wai)(wai)部專家整合到大數(shu)(shu)據團(tuan)隊當中，也許(xu)是(shi)公(gong)司(si)(si)在(zai)這個(ge)迅速(su)變化(hua)的(de)(de)領域保持(chi)領先一(yi)步的(de)(de)最佳途徑(jing)。”
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