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PRESS CENTENR數據平民(min)崛起(qi)
甲骨(gu)文公司預(yu)測(ce)一(yi)種新型用(yong)(yong)戶：數(shu)(shu)據(ju)平民(Data Civilian)會(hui)崛(jue)起。該公司稱：“雖然復(fu)雜的數(shu)(shu)據(ju)統計可能仍局(ju)限(xian)于數(shu)(shu)據(ju)科(ke)學家(jia)，但數(shu)(shu)據(ju)驅(qu)動的決策不會(hui)是這(zhe)樣(yang)。在未(wei)來一(yi)年，更簡單的大(da)數(shu)(shu)據(ju)發現(xian)工具讓業務分(fen)析(xi)員(yuan)可以尋找企業Hadoop集群中的數(shu)(shu)據(ju)集，將它們重新做成新的混搭組合(he)，甚(shen)至運用(yong)(yong)探索性機(ji)器學習(xi)方(fang)法來分(fen)析(xi)它們。
“大數據”會消亡
Nucleus Research公(gong)(gong)(gong)司(si)(si)公(gong)(gong)(gong)開發(fa)表了不同意見，預(yu)測我們(men)所知道的(de)大(da)數(shu)據(ju)會消亡(wang)。該公(gong)(gong)(gong)司(si)(si)稱：“在過去兩年，每家公(gong)(gong)(gong)司(si)(si)及其人(ren)員似乎都(dou)推出了某種形式的(de)大(da)數(shu)據(ju)解決方案。是該告(gao)別新奇(qi)事物綜(zong)合癥(zheng)(shiny object syndrome)的(de)時候了。用戶會像對(dui)待任何數(shu)據(ju)那樣對(dui)待和訪問大(da)數(shu)據(ju)，而(er)不是著手解決大(da)數(shu)據(ju)分析這一項龐大(da)又艱巨的(de)任務。
風險投資公司(si)更關注大數據給(gei)出的結論
據Opera Solutions公司的(de)高級副總裁Keri Smith聲稱，由(you)于風險投資公司往數(shu)據初創公司紛紛投入(ru)資金，是時候開(kai)始提出(chu)尖銳的(de)問題了。Smith問道：“大數(shu)據解決方案(an)真正的(de)投資回報(bao)率(ROI)如(ru)(ru)何?公司如(ru)(ru)何才能跨(kua)過部門(men)級部署這個階段，讓(rang)大數(shu)據在整個企業創造的(de)價值實現最大化?又(you)有(you)哪些(xie)有(you)意(yi)義的(de)使用(yong)場合適用(yong)于眾多垂直(zhi)領域(yu)?要是貴(gui)公司現在沒有(you)提出(chu)這類問題、積極尋求答案(an)，應該(gai)很快就會。
機器學習(xi)和人的洞(dong)察(cha)力組合(he)滲透(tou)新(xin)行(xing)業
Spare5公司的(de)首席執行(xing)官Matt Bencke表示，我(wo)們在(zai)2016年會(hui)看(kan)到(dao)數據絕地武士(Data Jedis)的(de)興起。他(ta)寫道(dao)：“將來被人工(gong)智(zhi)能(neng)改變的(de)工(gong)作會(hui)比(bi)以(yi)往任(ren)何(he)時候都要多(duo)，‘數據絕地武士’會(hui)變成最(zui)搶(qiang)手的(de)員(yuan)工(gong)。機器(qi)學習(xi)和(he)人的(de)洞(dong)察力這(zhe)對(dui)組合會(hui)滲透到(dao)新行(xing)業，包括(kuo)醫療(liao)保健和(he)安(an)全行(xing)業，員(yuan)工(gong)需要靈(ling)活適應以(yi)提供不同(tong)服務，不然就會(hui)落在(zai)后面(mian)。
數據科(ke)學在(zai)銀行界大放光彩
數(shu)據(ju)(ju)科(ke)(ke)學咨詢公司Profusion的首席執行(xing)(xing)官Mike Weston預測，數(shu)據(ju)(ju)科(ke)(ke)學在銀(yin)(yin)行(xing)(xing)界(jie)會(hui)大放光(guang)彩。他寫(xie)道：“金融業(ye)是(shi)率先采(cai)用(yong)數(shu)據(ju)(ju)科(ke)(ke)學技術/方法的行(xing)(xing)業(ye)之一。不過，所(suo)有(you)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)服(fu)(fu)務公司采(cai)用(yong)數(shu)據(ju)(ju)科(ke)(ke)學的步調遠遠沒有(you)統(tong)一。2016年，我預計這種局面(mian)會(hui)有(you)所(suo)改(gai)變。更好地利用(yong)數(shu)據(ju)(ju)和(he)服(fu)(fu)務個性化會(hui)從(cong)金融市場進入到零售銀(yin)(yin)行(xing)(xing)領域。這會(hui)給市場營(ying)銷、客戶服(fu)(fu)務和(he)產品開發帶來深(shen)遠影(ying)響。”
人工智能和認知計(ji)算讓個性化(hua)醫療成為現實
先進的人(ren)工智(zhi)能引起機器人(ren)成(cheng)為(wei)統(tong)治者，這種場(chang)景嚇壞了Elon Musk。不過據Franz公司的認(ren)知科(ke)學(xue)家兼首席(xi)執行官Jans Aasman聲稱，應該將(jiang)人(ren)工智(zhi)能歸為(wei)“友好的技術”這一(yi)列。他說：“2016年及以后，人(ren)工智(zhi)能和(he)認(ren)知計(ji)算將(jiang)使(shi)個(ge)性化醫療(liao)成(cheng)為(wei)現實(shi)，幫助(zhu)拯救患有罕(han)見(jian)疾病的病人(ren)，并改善整(zheng)體的醫療(liao)保(bao)健狀(zhuang)況(kuang)。”
首席(xi)數據(ju)官(guan)將成(cheng)為信息技術領域的“新寵兒”
Blazent公司首席(xi)技(ji)術(shu)官(guan)(guan)辦(ban)公室(shi)負責人Michael Ludwig認為(wei)，首席(xi)數(shu)據(ju)官(guan)(guan)(CDO)會(hui)(hui)成為(wei)信息技(ji)術(shu)領域的(de)“新寵(chong)兒”，永遠讓(rang)(rang)辦(ban)公室(shi)政治更顯錯綜復雜。他寫(xie)道：“正(zheng)是(shi)由于(yu)大數(shu)據(ju)很復雜，又需要(yao)完整而準確(que)的(de)數(shu)據(ju)，首席(xi)數(shu)據(ju)官(guan)(guan)會(hui)(hui)變得越(yue)來越(yue)重要(yao)。因而，首席(xi)技(ji)術(shu)官(guan)(guan)和(he)首席(xi)信息官(guan)(guan)需要(yao)給首席(xi)數(shu)據(ju)官(guan)(guan)讓(rang)(rang)出地方，除非確(que)立了明確(que)界定的(de)角色，并(bing)成立了相關(guan)團隊，否(fou)則高層管理團隊當中(zhong)會(hui)(hui)出現(xian)緊張局勢(shi)。”
首席洞(dong)察官成為大數據整(zheng)理過程的(de)關鍵領導者
但不是(shi)每個人都(dou)這(zhe)么認為，其(qi)中包括PROS公司的(de)首(shou)席遠見(jian)官Craig Zawada。“2016年，我們會(hui)開始(shi)看(kan)到(dao)被任命(ming)的(de)首(shou)席數據(ju)官日漸式微，這(zhe)是(shi)過去的(de)一(yi)種角色。相反，2016年會(hui)出現首(shou)席洞察官，這(zhe)類人將成為大(da)數據(ju)整(zheng)理(li)過程中的(de)關鍵領導者。”
云服務被充分(fen)利用
但是頗(po)有勢力的(de)CIO能重新(xin)發號施令嗎?Cazena公司創(chuang)始人兼首(shou)席執行官Prat Moghe預測會這樣。他(ta)寫道：“2016年，CIO們會充分利用企業就緒的(de)云服務(wu)，作為(wei)中間人提(ti)供這樣的(de)云服務(wu)，既(ji)滿足IT部門(men)在治理、合規和安全等方面(mian)的(de)要(yao)求(qiu)，又(you)滿足業務(wu)部門(men)在敏(min)捷性和響應(ying)能力等方面(mian)的(de)要(yao)求(qiu)。”
流分(fen)析逐漸成熟
DataTorrent公(gong)司(si)的(de)首席執(zhi)行官兼聯合創始(shi)人Phu Hoang預測，流(liu)(liu)分(fen)析(streaming analytics)會開始(shi)成熟(shu)起來(lai)，并在(zai)大數據陣營(ying)中證明其價值。他說：“雖然許多公(gong)司(si)已經認可了實時流(liu)(liu)非常重要這一(yi)點(dian)，但我們會看到用戶希(xi)望更(geng)進(jin)一(yi)步，確定流(liu)(liu)分(fen)析使(shi)用場合。在(zai)接下來(lai)一(yi)年，使(shi)用流(liu)(liu)分(fen)析工(gong)具的(de)客戶會變(bian)得(de)更(geng)加成熟(shu)，要求(qiu)流(liu)(liu)分(fen)析有(you)明確的(de)投資回報(bao)率。”
實時(shi)分析異常(chang)火(huo)爆
實時(shi)分析在明年會(hui)很火(huo)爆，這個我們懂。不過據MongoDB公司的戰略和(he)產品營銷副總裁Kelly Stirman聲稱，一項技(ji)術：Apache Kafka比(bi)其(qi)(qi)余技(ji)術更惹人注目。Stirman寫道：“Kafka將成為企(qi)業數(shu)據基礎設施的一個重要集成點，為構(gou)建智能分布式(shi)系(xi)(xi)統提供(gong)便利(li)。Kafka及其(qi)(qi)他(ta)流分析系(xi)(xi)統(比(bi)如Spark和(he)Storm)會(hui)補充數(shu)據庫，成為跨應用程序和(he)數(shu)據中心管(guan)理數(shu)據的整個企(qi)業堆棧(zhan)的關(guan)鍵部分。”
大數(shu)據(ju)讓(rang)娛(yu)樂更加“娛(yu)樂”
喜歡鼓樂(le)?FirstFuel Software公(gong)司(si)的(de)首席數(shu)據(ju)科(ke)學家Badril Raghavan表示(shi)，那么你一定會愛(ai)上2016年。“在(zai)今(jin)后幾個(ge)月，我們會看(kan)到企(qi)業(ye)和(he)個(ge)人(ren)利(li)用數(shu)據(ju)和(he)分(fen)析工具，面對包括能源、體(ti)育、社(she)會公(gong)益和(he)音(yin)樂(le)在(zai)內(nei)的(de)眾多行(xing)業(ye)，提(ti)供個(ge)性化(hua)、引人(ren)入(ru)勝的(de)體(ti)驗。比如說，人(ren)們將來(lai)可以(yi)利(li)用數(shu)據(ju)，根據(ju)個(ge)人(ren)喜好(例如偏愛(ai)鼓樂(le))改編歌曲。”
物聯網影響半(ban)導(dao)體行業
物(wu)聯(lian)網(wang)會(hui)如(ru)何影響半導體行業?IT傳(chuan)奇人(ren)物(wu)Ray Zinn對此有(you)幾點(dian)看(kan)法。他寫道：“你會(hui)看(kan)到設計和制(zhi)造(zao)出現更(geng)明顯的(de)(de)(de)(de)分工(gong)。晶(jing)圓廠(chang)的(de)(de)(de)(de)使命就是擴(kuo)大規模，服務于幾十億消費者和新(xin)(xin)興的(de)(de)(de)(de)物(wu)聯(lian)網(wang)市場。設計將會(hui)與(yu)制(zhi)造(zao)脫離開(kai)來，分擔市場風險。創新(xin)(xin)將是設計公(gong)司的(de)(de)(de)(de)生存之道，而(er)不(bu)斷提高效率才是晶(jing)圓廠(chang)的(de)(de)(de)(de)致勝秘訣。問題是，接下(xia)來會(hui)出現什么(me)?到時難(nan)免(mian)會(hui)出現新(xin)(xin)的(de)(de)(de)(de)市場和設備，從(cong)而(er)推動行業呈現新(xin)(xin)的(de)(de)(de)(de)井(jing)噴式(shi)增長。物(wu)聯(lian)網(wang)好比是沉睡的(de)(de)(de)(de)巨人(ren)，不(bu)過我覺得它(ta)只是在打盹而(er)已。”
機器(qi)學習、大數據自動化和人工智能大放異彩
Infosys公司高(gao)級副總裁(cai)兼平臺、大數(shu)據和(he)分析部門主管Abdul Razack表示，機器(qi)學習、大數(shu)據自(zi)動化和(he)人工智(zhi)(zhi)能在2015年(nian)大出風頭，明(ming)(ming)年(nian)會出更(geng)大的(de)風頭。Razack說：“2016年(nian)，企業更(geng)廣泛地采(cai)用(yong)人工智(zhi)(zhi)能技術(shu)替代人工重復性(xing)(xing)任務的(de)步伐(fa)會快速加快。”他提到，豐(feng)田(tian)公司最近往(wang)人工智(zhi)(zhi)能方面投入(ru)了(le)10億美元。大數(shu)據自(zi)動化已經(jing)在發展，不過明(ming)(ming)年(nian)“會得到更(geng)廣泛的(de)應(ying)用(yong)，人的(de)獨(du)特能力(li)(即拿來復雜問題后給出創造性(xing)(xing)的(de)解決辦(ban)法)顯得更(geng)重要(yao)。”特斯拉的(de)無人駕駛汽(qi)車(che)內置了(le)機器(qi)學習技術(shu)，但明(ming)(ming)年(nian)，“機器(qi)學習會悄(qiao)悄(qiao)進入(ru)到千家萬戶，讓我們身邊的(de)物件不僅僅是聯網而已。”
合并興起的關鍵年
許(xu)(xu)多(duo)人預(yu)計2016年(nian)大數據領域會出現激動(dong)(dong)人心(xin)(xin)的事情。Logi Analytics公司的解決方(fang)案工程和(he)服務副總裁(cai)Charles Caldwell卻(que)不(bu)這么認為(wei)。“如果我展望2016年(nian)，并(bing)不(bu)覺得會出現許(xu)(xu)多(duo)激動(dong)(dong)人心(xin)(xin)的事情。其他廠商已(yi)給出了云計算、視覺分析和(he)移動(dong)(dong)等方(fang)面(mian)的預(yu)測，但是那些(xie)大多(duo)是安定(ding)下來的舊(jiu)趨(qu)勢。在我看來，2016年(nian)會是合(he)并(bing)興起和(he)為(wei)下一(yi)大熱門打(da)基礎的一(yi)年(nian)。”
副本數據管理(CDM)迎來春(chun)天(tian)
“最想象不(bu)(bu)到(dao)獎(jiang)”授予(yu)Catalogic Software公(gong)司的(de)產品營銷高(gao)級經理(li)Peter Eicher。我們倒不(bu)(bu)是指他(ta)的(de)這(zhe)一(yi)(yi)(yi)預測(ce)：副(fu)本數(shu)據管理(li)(CDM)“是迎來大好(hao)時期的(de)技術――不(bu)(bu)僅(jin)這(zhe)個(ge)領域出現新廠(chang)商，老派(pai)廠(chang)商也在跟風，這(zhe)就(jiu)是最好(hao)的(de)佐證。”這(zhe)完(wan)全合情(qing)合理(li)。不(bu)(bu)，我們之所以(yi)提名Peter是因為他(ta)的(de)這(zhe)一(yi)(yi)(yi)瘋狂預測(ce)：紐約尼克斯(si)隊(dui)會(hui)奪得NBA總(zong)冠軍。他(ta)承認(ren)：“是的(de)，結果不(bu)(bu)是。我不(bu)(bu)可能一(yi)(yi)(yi)直預測(ce)正確。不(bu)(bu)過話又說(shuo)回來，這(zhe)個(ge)預測(ce)已(yi)連(lian)續錯(cuo)了(le)42年。”
大(da)數據泄密事件(jian)頻發
大數據(ju)領域(yu)的“沮(ju)喪的黛比(bi)”( Debbie Downer)獎(jiang)授予BlueTalon公司的首席執行(xing)官Eric Tilenius，因為(wei)他(ta)預測，大企(qi)(qi)業爆出(chu)大數據(ju)泄(xie)密(mi)事件的步(bu)伐可(ke)能(neng)會(hui)加(jia)快。他(ta)寫道：“2016年，缺乏統一的數據(ju)治理，可(ke)能(neng)會(hui)導致企(qi)(qi)業界(jie)迄(qi)今面(mian)臨的最(zui)大的安全方(fang)面(mian)沖(chong)擊――這相當于移動技術的問世(shi)給(gei)傳統企(qi)(qi)業邊(bian)界(jie)帶來的沖(chong)擊。依賴支離破碎的方(fang)法來控制數據(ju)訪(fang)問，即面(mian)對不(bu)斷變化的數據(ju)格(ge)局采用(yong)不(bu)一致的政策，只(zhi)會(hui)在企(qi)(qi)業數據(ju)保護(hu)方(fang)面(mian)留下大洞(dong)。”
微服(fu)務架構有所突破
你在搞微服(fu)務(wu)嗎?據SaaS廠商(shang)Workday聲稱(cheng)，如(ru)果你現在沒搞，很快(kuai)會(hui)搞。該(gai)公司聲稱(cheng)：“很顯然，內(nei)部部署(shu)與云(yun)(yun)之(zhi)爭已結束(shu)，云(yun)(yun)贏了(le)。不過，并(bing)非構建的所有云(yun)(yun)架構都(dou)一個樣(yang)。微服(fu)務(wu)架構會(hui)突破Netflix等消費者(zhe)互聯網設計領域，成為自向云(yun)(yun)轉變以來企(qi)業應用軟(ruan)件領域最重大的架構進步。”
大數(shu)據分析擴(kuo)大領域
TARGIT公(gong)司(si)首席(xi)技術(shu)官Ulrik Pederson表(biao)示，大(da)數(shu)(shu)據有難度，許(xu)多(duo)公(gong)司(si)在(zai)明年(nian)(nian)會(hui)竭力(li)(li)搞好大(da)數(shu)(shu)據。他寫(xie)道：“2016年(nian)(nian)大(da)數(shu)(shu)據分(fen)析會(hui)擴大(da)領域，一些工具讓企(qi)業用戶有可能在(zai)需要(yao)(yao)時對(dui)大(da)數(shu)(shu)據執行全面的自助式探索，不(bu)需要(yao)(yao)IT部(bu)門的大(da)力(li)(li)指(zhi)導。對(dui)應于我的第一個預測，我預計先進分(fen)析項目在(zai)眾多(duo)行業會(hui)大(da)幅增(zeng)加。然而，這并(bing)不(bu)意味著它們會(hui)成功(gong)……要(yao)(yao)是聽到許(xu)多(duo)廠商(shang)和客(ke)戶在(zai)成功(gong)實(shi)施項目上遇到困難，我也不(bu)會(hui)覺(jue)得驚訝。”
認(ren)知技(ji)術(shu)、數(shu)據科學會有進(jin)展(zhan)
國際數據分析研究所(International Institute of Analytics)預測(ce)便于嵌入式分析的(de)分析微(wei)服務會大行其(qi)道。這家獨立研究和咨詢公司還(huan)預測(ce)，認知(zhi)技術(shu)、數據科學(xue)和數據精選(xuan)等領(ling)域會取得(de)(de)進展。哦，該組(zu)織(zhi)表示，由于許多大學(xue)開(kai)設(she)新課程，分析人才(cai)危機有望得(de)(de)到緩(huan)解。
非數(shu)(shu)據專業(ye)人才也會投身(shen)大數(shu)(shu)據
OLAP-on-Hadoop提供商AtScale公司的(de)首席(xi)營(ying)銷官Bruno Aziza表(biao)示，不是數(shu)據專(zhuan)業(ye)人(ren)(ren)才的(de)那些人(ren)(ren)也會積極(ji)投身于大數(shu)據。他寫(xie)道：“隨著Hadoop變得更(geng)容(rong)易(yi)被非(fei)數(shu)據專(zhuan)業(ye)人(ren)(ren)才訪(fang)問，營(ying)銷人(ren)(ren)員(yuan)會開始訪(fang)問更(geng)多的(de)數(shu)據，以(yi)便做(zuo)出(chu)(chu)更(geng)合理的(de)決(jue)(jue)策。可以(yi)借(jie)助Hadoop更(geng)深入更(geng)全面地(di)了(le)(le)解(jie)數(shu)據，這(zhe)讓營(ying)銷人(ren)(ren)員(yuan)能夠洞察消費(fei)行為、從而做(zuo)出(chu)(chu)決(jue)(jue)策，并了(le)(le)解(jie)客戶(hu)消費(fei)旅(lv)程背(bei)后(hou)的(de)流(liu)程。”
高(gao)性能(neng)計(ji)算漸(jian)成主流
存儲巨頭DDN預測，我們會(hui)(hui)(hui)看到更多(duo)的(de)高(gao)性(xing)能計算技術進入到主流，特別是由于它涉(she)及存儲。該公司表示：“2016年，來(lai)自高(gao)性(xing)能計算行業的(de)存儲、數據管理和(he)應(ying)用程序加速(su)等技術會(hui)(hui)(hui)繼續以(yi)更快的(de)速(su)度被利用起來(lai)，以(yi)滿(man)足企業對(dui)性(xing)能和(he)規模越來(lai)越高(gao)的(de)要求，因而(er)會(hui)(hui)(hui)以(yi)更快的(de)速(su)度取代傳統的(de)IT基礎設施。”
開(kai)源大數(shu)據遍地開(kai)花(hua)
開源(yuan)大數據技術給你留下了深刻印(yin)象(xiang)?Pentaho公司的(de)首席執行官Quentin Gallivan表示，你還沒有(you)看到(dao)(dao)任何實際東西。Gallivan寫道：“像Spark、Docker、Kafka和Solr這(zhe)些(xie)很酷的(de)新工具會遍地開花，這(zhe)些(xie)新興的(de)開源(yuan)工具旨在能夠對PB級數據進行大規模大批量的(de)分析(xi)，它們會從‘青(qing)春(chun)期’階(jie)段(duan)進入到(dao)(dao)‘壯年期’階(jie)段(duan)。”
Spark淘(tao)汰MapReduce，拯救(jiu)Hadoop
RDBMS-on-Hadoop廠商(shang)Splice Machine公司的(de)聯合創始人兼首席(xi)執(zhi)行(xing)官Monte Zweben表(biao)示，Spark會淘汰MapReduce，但是(shi)(shi)會拯救Hadoop。他(ta)寫道：“MapReduce相(xiang)當(dang)深奧(ao)。具(ju)有速度(du)慢、批處理的(de)特性，又加(jia)上非常復(fu)雜，因(yin)而對(dui)許多企業來說(shuo)毫無(wu)吸引(yin)力(li)(li)。由于速度(du)快，Spark要自然得多，對(dui)程序員來說(shuo)很方便。Spark會給Hadoop注入(ru)活力(li)(li);2016年(nian)，基于Hadoop的(de)項(xiang)目(mu)十(shi)之八九會是(shi)(shi)與(yu)Spark有關的(de)項(xiang)目(mu)。”
云廠商發布自己(ji)的(de)Spark平臺即服務解決方案
Snowflake Computing公司(si)的(de)(de)(de)首席執(zhi)行(xing)官Bob Muglia表示，但是這(zhe)并不意(yi)味著(zhu)每個Spark項(xiang)目會涉及Hadoop。“如(ru)今，Spark是Hadoop發(fa)行(xing)版的(de)(de)(de)一部分，與Hadoop有著(zhu)廣泛的(de)(de)(de)聯系。隨著(zhu)Spark獨(du)自(zi)行(xing)動，建(jian)立一個獨(du)立的(de)(de)(de)、有活力(li)的(de)(de)(de)生(sheng)態(tai)系統，預(yu)計(ji)這(zhe)種情況在(zai)2016年(nian)會發(fa)生(sheng)變化。實際上，可(ke)以預(yu)計(ji)各(ge)大(da)云計(ji)算(suan)廠商會發(fa)布各(ge)自(zi)的(de)(de)(de)Spark平(ping)臺即(ji)服務(PaaS)解決方案。我們會看(kan)到Elastic Spark嗎(ma)?可(ke)能性(xing)很大(da)。”
Apache Hadoop將被(bei)重置(zhi)，并非丟棄
Teradata公司的企(qi)業(ye)系(xi)統總經理Dan Graham表示(shi)，企(qi)業(ye)組(zu)織會對(dui)Apache Hadoop進行(xing)重(zhong)置處理。“隨著Hadoop及相關(guan)開源技術跨過(guo)收(shou)集知識的早期(qi)階段(duan)、炒作(zuo)漸漸消退，企(qi)業(ye)會對(dui)部署的Hadoop按重(zhong)置鍵、而不是丟棄(qi)，運用汲(ji)取的經驗教訓，尤(you)其是治(zhi)理、數據集成、安(an)全和可靠(kao)性方面的經驗教訓。”
主數據管理(li)(MDM)派上用場
雜物抽(chou)屜(ti)問題是Hadoop社區面臨的(de)(de)最大(da)(da)挑戰之一。但(dan)根(gen)本不(bu)用害怕――主數據管理(MDM)派得(de)上用場(chang)!Reltio公司的(de)(de)首席執行官(guan)兼創始人Manish Sood寫道：“MDM會變得(de)無處不(bu)在。長期(qi)以來，MDM這門技(ji)術只(zhi)有(you)大(da)(da)公司才用得(de)起，大(da)(da)公司擁有(you)龐大(da)(da)的(de)(de)IT團隊，又有(you)硬件、軟件和(he)為期(qi)多年的(de)(de)實施項目所需的(de)(de)龐大(da)(da)預算。新一批數據驅(qu)動的(de)(de)應(ying)用程(cheng)序會內置(zhi)MDM作為基(ji)本要求。由(you)于同時提(ti)供操作功能和(he)分析功能，每個應(ying)用程(cheng)序可靠的(de)(de)數據基(ji)礎由(you)MDM引擎來支(zhi)撐。”
Hadoop將處(chu)于十字路口(kou)
2016年(nian)(nian)，Hadoop將處于十字路口，它(ta)會(hui)往哪(na)個方向走?Altiscale公司的(de)首席運(yun)營官Mike Maciag給出了(le)他的(de)預測。“2016年(nian)(nian)，我們會(hui)看到(dao)Hadoop行業標(biao)(biao)準(zhun)得(de)到(dao)鞏(gong)固。2015年(nian)(nian)年(nian)(nian)初，我們看到(dao)開放數據(ju)平臺(tai)計(ji)(ji)劃(ODPi)正式(shi)啟動，該計(ji)(ji)劃制定了(le)標(biao)(biao)準(zhun)，為大數據(ju)生態系統(tong)的(de)關鍵項目如何協同運(yun)行指明(ming)了(le)方向。由于標(biao)(biao)準(zhun)化給客戶帶來的(de)好處變得(de)更加顯(xian)而易見，ODPi的(de)成員數量(liang)在這(zhe)一年(nian)(nian)翻番。我們預計(ji)(ji)，2016年(nian)(nian)Hadoop會(hui)得(de)到(dao)更大的(de)發(fa)展和認可，讓新的(de)技術和應用(yong)程序得(de)以滿足由ODPi制定的(de)Hadoop生態系統(tong)標(biao)(biao)準(zhun)。”
物聯(lian)網2.0出現
Zebra Technologies公司預測，我們(men)會看到物(wu)聯網(wang)2.0出(chu)現。“物(wu)聯網(wang)市場會由過(guo)去(qu)的閉源、專有的第一代(dai)解(jie)決方案，變成(cheng)更成(cheng)熟、基于(yu)行業(ye)標(biao)準、可靈(ling)活適應的解(jie)決方案。借(jie)助(zhu)開源方法，企業(ye)組織能(neng)夠從數量(liang)更多的服務提(ti)供商(shang)及(ji)其各(ge)自(zi)的API當中作一個(ge)選擇。”
后稀缺(que)經濟(post-scarcity economy)日漸興起
OpenText公司首席執行官(guan)Mark Barrenechea預測，物(wu)聯(lian)網可能預示著(zhu)后(hou)稀缺經濟(ji)(post-scarcity economy)日漸興起。他寫道：“可以(yi)將(jiang)算(suan)法想象(xiang)成(cheng)這種應用程序，對物(wu)聯(lian)網及我們生活中(zhong)方方面面的數(shu)十(shi)億個(ge)互(hu)聯(lian)設(she)備生成(cheng)的彼此關(guan)聯(lian)的海量信(xin)息進行大數(shu)據分析(xi)(xi)。擁(yong)有數(shu)據、分析(xi)(xi)數(shu)據、改進和創新(xin)成(cheng)為企業成(cheng)功的關(guan)鍵――這一切得益于(yu)互(hu)聯(lian)數(shu)字(zi)化社會。”
生(sheng)產工作負載與分析技(ji)術充(chong)分結合(he)
MapR Technologies公司的(de)首(shou)席執行(xing)官(guan)John Schroeder預(yu)測，能夠同時處(chu)理分(fen)(fen)析型工(gong)作(zuo)負(fu)載和事務(wu)型工(gong)作(zuo)負(fu)載的(de)融(rong)合(he)平臺會(hui)迎來巨(ju)大飛躍。“2016年，由于各大領(ling)先公司獲得將生產工(gong)作(zuo)負(fu)載與分(fen)(fen)析技術結合(he)起來，迅速調整，以(yi)適應客戶偏(pian)好、競爭壓(ya)力和商(shang)業環境所(suo)帶來的(de)好處(chu)，我們會(hui)看到融(rong)合(he)方法成(cheng)為主(zhu)流(liu)方法。這種融(rong)合(he)加(jia)快了(le)企業組織“從數(shu)據(ju)到行(xing)動”的(de)周(zhou)期，并縮(suo)短了(le)數(shu)據(ju)分(fen)(fen)析到業務(wu)影響之間(jian)的(de)時間(jian)差。”
小眾解決方案吃(chi)香
看好2016年(nian)會(hui)出現單一(yi)架(jia)構的(de)另(ling)一(yi)個(ge)支持(chi)者是Datameer公司的(de)首席執行官Stefan Groschupf。他寫(xie)道：“某個(ge)技術類(lei)別(bie)是新類(lei)別(bie)時，會(hui)出現眾多(duo)(duo)公司，各自的(de)產(chan)品(pin)(pin)旨(zhi)在為這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)領域(yu)的(de)一(yi)小部分提(ti)供解決方案。這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)樣(yang)一(yi)來，客(ke)戶只好購(gou)買多(duo)(duo)個(ge)工具(ju)，試圖弄清楚(chu)如(ru)何(he)結(jie)合使用這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)些(xie)工具(ju)。最后(hou)，這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)種方法(fa)根本行不通，客(ke)戶傾(qing)向(xiang)于單一(yi)廠商提(ti)供的(de)集成產(chan)品(pin)(pin)架(jia)構――或者覆蓋范圍廣泛的(de)產(chan)品(pin)(pin)。2016年(nian)將標志(zhi)著大數(shu)據產(chan)品(pin)(pin)開始(shi)出現這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)種轉型。”
外包大行其道(dao)
大數(shu)據(ju)服務提供(gong)商Absolutdata公司的首(shou)席執(zhi)行(xing)官(guan)Anil Kaul預(yu)測，外(wai)包在(zai)2016年會大行(xing)其道(dao)。他寫道(dao)：“我們可以從大數(shu)據(ju)獲得眾多有價值的信息(xi)，可是訪(fang)問這(zhe)些信息(xi)頗具(ju)挑戰性(xing)，而且通常(chang)不在(zai)平常(chang)商業(ye)智(zhi)能(neng)的范圍之內。如今許多公司在(zai)與第三方合作，制定并(bing)執(zhi)行(xing)大數(shu)據(ju)分析策(ce)略。將外(wai)部專家整合到大數(shu)據(ju)團(tuan)隊當(dang)中(zhong)，也(ye)許是公司在(zai)這(zhe)個迅速變(bian)化的領域(yu)保持(chi)領先(xian)一步的最(zui)佳(jia)途徑(jing)。”
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