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2016年33個(gè)大數據領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)預測 物聯(lián)網(wǎng)2.0將出現
時(shí)間:2016-02-18 09:32:48 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:物聯(lián)網(wǎng)智庫
Zebra Technologies公司預測，我們會(huì )看到物聯(lián)網(wǎng)2.0出現?！拔锫?lián)網(wǎng)市場(chǎng)會(huì )由過(guò)去的閉源、專(zhuān)有的第一代解決方案，變成更成熟、基于行業(yè)標準、可靈活適應的解決方案。借助開(kāi)源方法，企業(yè)組織能夠從數量更多的服務(wù)提供商及其各自的API當中作一個(gè)選擇?！?/span>
1.數據平民崛起
甲骨文公司預測一種新型用戶(hù)：數據平民(Data Civilian)會(huì )崛起。該公司稱(chēng)：“雖然復雜的數據統計可能仍局限于數據科學(xué)家，但數據驅動(dòng)的決策不會(huì )是這樣。在未來(lái)一年，更簡(jiǎn)單的大數據發(fā)現工具讓業(yè)務(wù)分析員可以尋找企業(yè)Hadoop集群中的數據集，將它們重新做成新的混搭組合，甚至運用探索性機器學(xué)習方法來(lái)分析它們。
2.“大數據”會(huì )消亡
Nucleus Research公司公開(kāi)發(fā)表了不同意見(jiàn)，預測我們所知道的大數據會(huì )消亡。該公司稱(chēng)：“在過(guò)去兩年，每家公司及其人員似乎都推出了某種形式的大數據解決方案。是該告別新奇事物綜合癥(shiny object syndrome)的時(shí)候了。用戶(hù)會(huì )像對待任何數據那樣對待和訪(fǎng)問(wèn)大數據，而不是著(zhù)手解決大數據分析這一項龐大又艱巨的任務(wù)。
3.風(fēng)險投資公司更關(guān)注大數據給出的結論
據Opera Solutions公司的高級副總裁Keri Smith聲稱(chēng)，由于風(fēng)險投資公司往數據初創(chuàng )公司紛紛投入資金，是時(shí)候開(kāi)始提出尖銳的問(wèn)題了。Smith問(wèn)道：“大數據解決方案真正的投資回報率(ROI)如何?公司如何才能跨過(guò)部門(mén)級部署這個(gè)階段，讓大數據在整個(gè)企業(yè)創(chuàng )造的價(jià)值實(shí)現最大化?又有哪些有意義的使用場(chǎng)合適用于眾多垂直領(lǐng)域?要是貴公司現在沒(méi)有提出這類(lèi)問(wèn)題、積極尋求答案，應該很快就會(huì )。
4.機器學(xué)習和人的洞察力組合滲透新行業(yè)
Spare5公司的首席執行官Matt Bencke表示，我們在2016年會(huì )看到數據絕地武士(Data Jedis)的興起。他寫(xiě)道：“將來(lái)被人工智能改變的工作會(huì )比以往任何時(shí)候都要多，‘數據絕地武士’會(huì )變成最搶手的員工。機器學(xué)習和人的洞察力這對組合會(huì )滲透到新行業(yè)，包括醫療保健和安全行業(yè)，員工需要靈活適應以提供不同服務(wù)，不然就會(huì )落在后面。
5.數據科學(xué)在銀行界大放光彩
數據科學(xué)咨詢(xún)公司Profusion的首席執行官Mike Weston預測，數據科學(xué)在銀行界會(huì )大放光彩。他寫(xiě)道：“金融業(yè)是率先采用數據科學(xué)技術(shù)/方法的行業(yè)之一。不過(guò)，所有銀行服務(wù)公司采用數據科學(xué)的步調遠遠沒(méi)有統一。2016年，我預計這種局面會(huì )有所改變。更好地利用數據和服務(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(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)帶來(lái)深遠影響?！?/span>
6.人工智能和認知計算讓個(gè)性化醫療成為現實(shí)
先進(jìn)的人工智能引起機器人成為統治者，這種場(chǎng)景嚇壞了Elon Musk。不過(guò)據Franz公司的認知科學(xué)家兼首席執行官JansAasman聲稱(chēng)，應該將人工智能歸為“友好的技術(shù)”這一列。他說(shuō)：“2016年及以后，人工智能和認知計算將使個(gè)性化醫療成為現實(shí)，幫助拯救患有罕見(jiàn)疾病的病人，并改善整體的醫療保健狀況?！?/span>
7.首席數據官將成為信息技術(shù)領(lǐng)域的“新寵兒”
Blazent公司首席技術(shù)官辦公室負責人Michael Ludwig認為，首席數據官(CDO)會(huì )成為信息技術(shù)領(lǐng)域的“新寵兒”，永遠讓辦公室政治更顯錯綜復雜。他寫(xiě)道：“正是由于大數據很復雜，又需要完整而準確的數據，首席數據官會(huì )變得越來(lái)越重要。因而，首席技術(shù)官和首席信息官需要給首席數據官讓出地方，除非確立了明確界定的角色，并成立了相關(guān)團隊，否則高層管理團隊當中會(huì )出現緊張局勢?！?/span>
8.首席洞察官成為大數據整理過(guò)程的關(guān)鍵領(lǐng)導者
但不是每個(gè)人都這么認為，其中包括PROS公司的首席遠見(jiàn)官Craig Zawada?！?016年，我們會(huì )開(kāi)始看到被任命的首席數據官日漸式微，這是過(guò)去的一種角色。相反，2016年會(huì )出現首席洞察官，這類(lèi)人將成為大數據整理過(guò)程中的關(guān)鍵領(lǐng)導者?！?/span>
9.云服務(wù)被充分利用
但是頗有勢力的CIO能重新發(fā)號施令嗎？Cazena公司創(chuàng )始人兼首席執行官Prat Moghe預測會(huì )這樣。他寫(xiě)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(mǎn)足IT部門(mén)在治理、合規和安全等方面的要求，又滿(mǎn)足業(yè)務(wù)部門(mén)在敏捷性和響應能力等方面的要求?！?/span>
10.流分析逐漸成熟
Data Torrent公司的首席執行官兼聯(lián)合創(chuàng )始人Phu Hoang預測，流分析(streaminganalytics)會(huì )開(kāi)始成熟起來(lái)，并在大數據陣營(yíng)中證明其價(jià)值。他說(shuō)：“雖然許多公司已經(jīng)認可了實(shí)時(shí)流非常重要這一點(diǎn)，但我們會(huì )看到用戶(hù)希望更進(jìn)一步，確定流分析使用場(chǎng)合。在接下來(lái)一年，使用流分析工具的客戶(hù)會(huì )變得更加成熟，要求流分析有明確的投資回報率?！?/span>
11.實(shí)時(shí)分析異?；鸨?/strong>
實(shí)時(shí)分析在明年會(huì )很火爆，這個(gè)我們懂。不過(guò)據MongoDB公司的戰略和產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)副總裁Kelly Stirman聲稱(chēng)，一項技術(shù)：Apache Kafka比其余技術(shù)更惹人注目。Stirman寫(xiě)道：“Kafka將成為企業(yè)數據基礎設施的一個(gè)重要集成點(diǎn)，為構建智能分布式系統提供便利。Kafka及其他流分析系統(比如Spark和Storm)會(huì )補充數據庫，成為跨應用程序和數據中心管理數據的整個(gè)企業(yè)堆棧的關(guān)鍵部分?！?/span>
12.大數據讓娛樂(lè )更加“娛樂(lè )”
喜歡鼓樂(lè )？FirstFuel Software公司的首席數據科學(xué)家Badril Raghavan表示，那么你一定會(huì )愛(ài)上2016年?！霸诮窈髱讉€(gè)月，我們會(huì )看到企業(yè)和個(gè)人利用數據和分析工具，面對包括能源、體育、社會(huì )公益和音樂(lè )在內的眾多行業(yè)，提供個(gè)性化、引人入勝的體驗。比如說(shuō)，人們將來(lái)可以利用數據，根據個(gè)人喜好(例如偏愛(ài)鼓樂(lè ))改編歌曲?！?/span>
13.物聯(lián)網(wǎng)影響半導體行業(yè)
物聯(lián)網(wǎng)會(huì )如何影響半導體行業(yè)？IT傳奇人物Ray Zinn對此有幾點(diǎn)看法。他寫(xiě)道：“你會(huì )看到設計和制造出現更明顯的分工。晶圓廠(chǎng)的使命就是擴大規模，服務(wù)于幾十億消費者和新興的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。設計將會(huì )與制造脫離開(kāi)來(lái)，分擔市場(chǎng)風(fēng)險。創(chuàng )新將是設計公司的生存之道，而不斷提高效率才是晶圓廠(chǎng)的致勝秘訣。問(wèn)題是，接下來(lái)會(huì )出現什么？到時(shí)難免會(huì )出現新的市場(chǎng)和設備，從而推動(dòng)行業(yè)呈現新的井噴式增長(cháng)。物聯(lián)網(wǎng)好比是沉睡的巨人，不過(guò)我覺(jué)得它只是在打盹而已?！?/span>
14.機器學(xué)習、大數據自動(dòng)化和人工智能大放異彩
Infosys公司高級副總裁兼平臺、大數據和分析部門(mén)主管Abdul Razack表示，機器學(xué)習、大數據自動(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(shuō)：“2016年，企業(yè)更廣泛地采用人工智能技術(shù)替代人工重復性任務(wù)的步伐會(huì )快速加快?！彼岬?，豐田公司最近往人工智能方面投入了10億美元。大數據自動(dòng)化已經(jīng)在發(fā)展，不過(guò)明年“會(huì )得到更廣泛的應用，人的獨特能力(即拿來(lái)復雜問(wèn)題后給出創(chuàng )造性的解決辦法)顯得更重要?！碧厮估臒o(wú)人駕駛汽車(chē)內置了機器學(xué)習技術(shù)，但明年，“機器學(xué)習會(huì )悄悄進(jìn)入到千家萬(wàn)戶(hù)，讓我們身邊的物件不僅僅是聯(lián)網(wǎng)而已?！?/span>
15.合并興起的關(guān)鍵年
許多人預計2016年大數據領(lǐng)域會(huì )出現激動(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卻不這么認為?！叭绻艺雇?016年，并不覺(jué)得會(huì )出現許多激動(dòng)人心的事情。其他廠(chǎng)商已給出了云計算、視覺(jué)分析和移動(dòng)等方面的預測，但是那些大多是安定下來(lái)的舊趨勢。在我看來(lái)，2016年會(huì )是合并興起和為下一大熱門(mén)打基礎的一年?！?/span>
16.副本數據管理(CDM)迎來(lái)春天
“最想象不到獎”授予Catalogic Software公司的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)高級經(jīng)理PeterEicher。我們倒不是指他的這一預測：副本數據管理(CDM)“是迎來(lái)大好時(shí)期的技術(shù)――不僅這個(gè)領(lǐng)域出現新廠(chǎng)商，老派廠(chǎng)商也在跟風(fēng)，這就是最好的佐證?！边@完全合情合理。不，我們之所以提名Peter是因為他的這一瘋狂預測：紐約尼克斯隊會(huì )奪得NBA總冠軍。他承認：“是的，結果不是。我不可能一直預測正確。不過(guò)話(huà)又說(shuō)回來(lái)，這個(gè)預測已連續錯了42年?！?/span>
17.大數據泄密事件頻發(fā)
大數據領(lǐng)域的“沮喪的黛比”(Debbie Downer)獎授予BlueTalon公司的首席執行官EricTilenius，因為他預測，大企業(yè)爆出大數據泄密事件的步伐可能會(huì )加快。他寫(xiě)道：“2016年，缺乏統一的數據治理，可能會(huì )導致企業(yè)界迄今面臨的最大的安全方面沖擊――這相當于移動(dòng)技術(shù)的問(wèn)世給傳統企業(yè)邊界帶來(lái)的沖擊。依賴(lài)支離破碎的方法來(lái)控制數據訪(fǎng)問(wèn)，即面對不斷變化的數據格局采用不一致的政策，只會(huì )在企業(yè)數據保護方面留下大洞?！?/span>
18.微服務(wù)架構有所突破
你在搞微服務(wù)嗎?據SaaS廠(chǎng)商Workday聲稱(chēng)，如果你現在沒(méi)搞，很快會(huì )搞。該公司聲稱(chēng)：“很顯然，內部部署與云之爭已結束，云贏(yíng)了。不過(guò)，并非構建的所有云架構都一個(gè)樣。微服務(wù)架構會(huì )突破Netflix等消費者互聯(lián)網(wǎng)設計領(lǐng)域，成為自向云轉變以來(lái)企業(yè)應用軟件領(lǐng)域最重大的架構進(jìn)步?！?/span>
19.大數據分析擴大領(lǐng)域
TARGIT公司首席技術(shù)官Ulrik Pederson表示，大數據有難度，許多公司在明年會(huì )竭力搞好大數據。他寫(xiě)道：“2016年大數據分析會(huì )擴大領(lǐng)域，一些工具讓企業(yè)用戶(hù)有可能在需要時(shí)對大數據執行全面的自助式探索，不需要IT部門(mén)的大力指導。對應于我的第一個(gè)預測，我預計先進(jìn)分析項目在眾多行業(yè)會(huì )大幅增加。然而，這并不意味著(zhù)它們會(huì )成功......要是聽(tīng)到許多廠(chǎng)商和客戶(hù)在成功實(shí)施項目上遇到困難，我也不會(huì )覺(jué)得驚訝?！?/span>
20.認知技術(shù)、數據科學(xué)會(huì )有進(jìn)展
國際數據分析研究所(International Institute of Analytics)預測便于嵌入式分析的分析微服務(wù)會(huì )大行其道。這家獨立研究和咨詢(xún)公司還預測，認知技術(shù)、數據科學(xué)和數據精選等領(lǐng)域會(huì )取得進(jìn)展。哦，該組織表示，由于許多大學(xué)開(kāi)設新課程，分析人才危機有望得到緩解。
21.非數據專(zhuān)業(yè)人才也會(huì )投身大數據
OLAP-on-Hadoop提供商AtScale公司的首席營(yíng)銷(xiāo)官Bruno Aziza表示，不是數據專(zhuān)業(yè)人才的那些人也會(huì )積極投身于大數據。他寫(xiě)道：“隨著(zhù)Hadoop變得更容易被非數據專(zhuān)業(yè)人才訪(fǎng)問(wèn)，營(yíng)銷(xiāo)人員會(huì )開(kāi)始訪(fǎng)問(wèn)更多的數據，以便做出更合理的決策?？梢越柚鶫adoop更深入更全面地了解數據，這讓營(yíng)銷(xiāo)人員能夠洞察消費行為、從而做出決策，并了解客戶(hù)消費旅程背后的流程?！?/span>
22.高性能計算漸成主流
存儲巨頭DDN預測，我們會(huì )看到更多的高性能計算技術(shù)進(jìn)入到主流，特別是由于它涉及存儲。該公司表示：“2016年，來(lái)自高性能計算行業(yè)的存儲、數據管理和應用程序加速等技術(shù)會(huì )繼續以更快的速度被利用起來(lái)，以滿(mǎn)足企業(yè)對性能和規模越來(lái)越高的要求，因而會(huì )以更快的速度取代傳統的IT基礎設施?！?/span>
23.開(kāi)源大數據遍地開(kāi)花
開(kāi)源大數據技術(shù)給你留下了深刻印象？Pentaho公司的首席執行官Quentin Gallivan表示，你還沒(méi)有看到任何實(shí)際東西。Gallivan寫(xiě)道：“像Spark、Docker、Kafka和Solr這些很酷的新工具會(huì )遍地開(kāi)花，這些新興的開(kāi)源工具旨在能夠對PB級數據進(jìn)行大規模大批量的分析，它們會(huì )從‘青春期’階段進(jìn)入到‘壯年期’階段?！?/span>
24.Spark淘汰MapReduce，拯救Hadoop
RDBMS-on-Hadoop廠(chǎng)商Splice Machine公司的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官Monte Zweben表示，Spark會(huì )淘汰MapReduce，但是會(huì )拯救Hadoop。他寫(xiě)道：“MapReduce相當深奧。具有速度慢、批處理的特性，又加上非常復雜，因而對許多企業(yè)來(lái)說(shuō)毫無(wú)吸引力。由于速度快，Spark要自然得多，對程序員來(lái)說(shuō)很方便。Spark會(huì )給Hadoop注入活力;2016年，基于Hadoop的項目十之八九會(huì )是與Spark有關(guān)的項目?！?/span>
25.云廠(chǎng)商發(fā)布自己的Spark平臺即服務(wù)解決方案
Snowflake Computing公司的首席執行官Bob Muglia表示，但是這并不意味著(zhù)每個(gè)Spark項目會(huì )涉及Hadoop?！叭缃?，Spark是Hadoop發(fā)行版的一部分，與Hadoop有著(zhù)廣泛的聯(lián)系。隨著(zhù)Spark獨自行動(dòng)，建立一個(gè)獨立的、有活力的生態(tài)系統，預計這種情況在2016年會(huì )發(fā)生變化。實(shí)際上，可以預計各大云計算廠(chǎng)商會(huì )發(fā)布各自的Spark平臺即服務(wù)(PaaS)解決方案。我們會(huì )看到ElasticSpark嗎?可能性很大?！?/span>
26.ApacheHadoop將被重置，并非丟棄
Teradata公司的企業(yè)系統總經(jīng)理Dan Graham表示，企業(yè)組織會(huì )對Apache Hadoop進(jìn)行重置處理?！半S著(zhù)Hadoop及相關(guān)開(kāi)源技術(shù)跨過(guò)收集知識的早期階段、炒作漸漸消退，企業(yè)會(huì )對部署的Hadoop按重置鍵、而不是丟棄，運用汲取的經(jīng)驗教訓，尤其是治理、數據集成、安全和可靠性方面的經(jīng)驗教訓?！?/span>
27.主數據管理(MDM)派上用場(chǎng)
雜物抽屜問(wèn)題是Hadoop社區面臨的最大挑戰之一。但根本不用害怕――主數據管理(MDM)派得上用場(chǎng)!Reltio公司的首席執行官兼創(chuàng )始人Manish Sood寫(xiě)道：“MDM會(huì )變得無(wú)處不在。長(cháng)期以來(lái)，MDM這門(mén)技術(shù)只有大公司才用得起，大公司擁有龐大的IT團隊，又有硬件、軟件和為期多年的實(shí)施項目所需的龐大預算。新一批數據驅動(dòng)的應用程序會(huì )內置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)應用程序可靠的數據基礎由MDM引擎來(lái)支撐?！?/span>
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公司的首席運營(yíng)官Mike Maciag給出了他的預測?！?016年，我們會(huì )看到Hadoop行業(yè)標準得到鞏固。2015年年初，我們看到開(kāi)放數據平臺計劃(ODPi)正式啟動(dòng)，該計劃制定了標準，為大數據生態(tài)系統的關(guān)鍵項目如何協(xié)同運行指明了方向。由于標準化給客戶(hù)帶來(lái)的好處變得更加顯而易見(jiàn)，ODPi的成員數量在這一年翻番。我們預計，2016年Hadoop會(huì )得到更大的發(fā)展和認可，讓新的技術(shù)和應用程序得以滿(mǎn)足由ODPi制定的Hadoop生態(tài)系統標準?！?/span>
29、物聯(lián)網(wǎng)2.0出現
Zebra Technologies公司預測，我們會(huì )看到物聯(lián)網(wǎng)2.0出現?！拔锫?lián)網(wǎng)市場(chǎng)會(huì )由過(guò)去的閉源、專(zhuān)有的第一代解決方案，變成更成熟、基于行業(yè)標準、可靈活適應的解決方案。借助開(kāi)源方法，企業(yè)組織能夠從數量更多的服務(wù)提供商及其各自的API當中作一個(gè)選擇?！?/span>
30、后稀缺經(jīng)濟(post-scarcity economy)日漸興起
Open Text公司首席執行官Mark Barrenechea預測，物聯(lián)網(wǎng)可能預示著(zhù)后稀缺經(jīng)濟(post-scarcityeconomy)日漸興起。他寫(xiě)道：“可以將算法想象成這種應用程序，對物聯(lián)網(wǎng)及我們生活中方方面面的數十億個(gè)互聯(lián)設備生成的彼此關(guān)聯(lián)的海量信息進(jìn)行大數據分析。擁有數據、分析數據、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)數字化社會(huì )?！?/span>
31、生產(chǎn)工作負載與分析技術(shù)充分結合
MapR Technologies公司的首席執行官John Schroeder預測，能夠同時(shí)處理分析型工作負載和事務(wù)型工作負載的融合平臺會(huì )迎來(lái)巨大飛躍?！?016年，由于各大領(lǐng)先公司獲得將生產(chǎn)工作負載與分析技術(shù)結合起來(lái)，迅速調整，以適應客戶(hù)偏好、競爭壓力和商業(yè)環(huán)境所帶來(lái)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“從數據到行動(dòng)”的周期，并縮短了數據分析到業(yè)務(wù)影響之間的時(shí)間差?！?/span>
32、小眾解決方案吃香
看好2016年會(huì )出現單一架構的另一個(gè)支持者是Datameer公司的首席執行官Stefan Groschupf。他寫(xiě)道：“某個(gè)技術(shù)類(lèi)別是新類(lèi)別時(shí)，會(huì )出現眾多公司，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(lái)，客戶(hù)只好購買(mǎi)多個(gè)工具，試圖弄清楚如何結合使用這些工具。最后，這種方法根本行不通，客戶(hù)傾向于單一廠(chǎng)商提供的集成產(chǎn)品架構――或者覆蓋范圍廣泛的產(chǎn)品。2016年將標志著(zhù)大數據產(chǎn)品開(kāi)始出現這種轉型?！?/span>
33、外包大行其道
大數據服務(wù)提供商Absolutdata公司的首席執行官Anil Kaul預測，外包在2016年會(huì )大行其道。他寫(xiě)道：“我們可以從大數據獲得眾多有價(jià)值的信息，可是訪(fǎng)問(wèn)這些信息頗具挑戰性，而且通常不在平常商業(yè)智能的范圍之內。如今許多公司在與第三方合作，制定并執行大數據分析策略。將外部專(zhuān)家整合到大數據團隊當中，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?！?/span>
1.數據平民崛起
甲骨文公司預測一種新型用戶(hù)：數據平民(Data Civilian)會(huì )崛起。該公司稱(chēng)：“雖然復雜的數據統計可能仍局限于數據科學(xué)家，但數據驅動(dòng)的決策不會(huì )是這樣。在未來(lái)一年，更簡(jiǎn)單的大數據發(fā)現工具讓業(yè)務(wù)分析員可以尋找企業(yè)Hadoop集群中的數據集，將它們重新做成新的混搭組合，甚至運用探索性機器學(xué)習方法來(lái)分析它們。
2.“大數據”會(huì )消亡
Nucleus Research公司公開(kāi)發(fā)表了不同意見(jiàn)，預測我們所知道的大數據會(huì )消亡。該公司稱(chēng)：“在過(guò)去兩年，每家公司及其人員似乎都推出了某種形式的大數據解決方案。是該告別新奇事物綜合癥(shiny object syndrome)的時(shí)候了。用戶(hù)會(huì )像對待任何數據那樣對待和訪(fǎng)問(wèn)大數據，而不是著(zhù)手解決大數據分析這一項龐大又艱巨的任務(wù)。
3.風(fēng)險投資公司更關(guān)注大數據給出的結論
據Opera Solutions公司的高級副總裁Keri Smith聲稱(chēng)，由于風(fēng)險投資公司往數據初創(chuàng )公司紛紛投入資金，是時(shí)候開(kāi)始提出尖銳的問(wèn)題了。Smith問(wèn)道：“大數據解決方案真正的投資回報率(ROI)如何?公司如何才能跨過(guò)部門(mén)級部署這個(gè)階段，讓大數據在整個(gè)企業(yè)創(chuàng )造的價(jià)值實(shí)現最大化?又有哪些有意義的使用場(chǎng)合適用于眾多垂直領(lǐng)域?要是貴公司現在沒(méi)有提出這類(lèi)問(wèn)題、積極尋求答案，應該很快就會(huì )。
4.機器學(xué)習和人的洞察力組合滲透新行業(yè)
Spare5公司的首席執行官Matt Bencke表示，我們在2016年會(huì )看到數據絕地武士(Data Jedis)的興起。他寫(xiě)道：“將來(lái)被人工智能改變的工作會(huì )比以往任何時(shí)候都要多，‘數據絕地武士’會(huì )變成最搶手的員工。機器學(xué)習和人的洞察力這對組合會(huì )滲透到新行業(yè)，包括醫療保健和安全行業(yè)，員工需要靈活適應以提供不同服務(wù)，不然就會(huì )落在后面。
5.數據科學(xué)在銀行界大放光彩
數據科學(xué)咨詢(xún)公司Profusion的首席執行官Mike Weston預測，數據科學(xué)在銀行界會(huì )大放光彩。他寫(xiě)道：“金融業(yè)是率先采用數據科學(xué)技術(shù)/方法的行業(yè)之一。不過(guò)，所有銀行服務(wù)公司采用數據科學(xué)的步調遠遠沒(méi)有統一。2016年，我預計這種局面會(huì )有所改變。更好地利用數據和服務(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(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)帶來(lái)深遠影響?！?/span>
6.人工智能和認知計算讓個(gè)性化醫療成為現實(shí)
先進(jìn)的人工智能引起機器人成為統治者，這種場(chǎng)景嚇壞了Elon Musk。不過(guò)據Franz公司的認知科學(xué)家兼首席執行官JansAasman聲稱(chēng)，應該將人工智能歸為“友好的技術(shù)”這一列。他說(shuō)：“2016年及以后，人工智能和認知計算將使個(gè)性化醫療成為現實(shí)，幫助拯救患有罕見(jiàn)疾病的病人，并改善整體的醫療保健狀況?！?/span>
7.首席數據官將成為信息技術(shù)領(lǐng)域的“新寵兒”
Blazent公司首席技術(shù)官辦公室負責人Michael Ludwig認為，首席數據官(CDO)會(huì )成為信息技術(shù)領(lǐng)域的“新寵兒”，永遠讓辦公室政治更顯錯綜復雜。他寫(xiě)道：“正是由于大數據很復雜，又需要完整而準確的數據，首席數據官會(huì )變得越來(lái)越重要。因而，首席技術(shù)官和首席信息官需要給首席數據官讓出地方，除非確立了明確界定的角色，并成立了相關(guān)團隊，否則高層管理團隊當中會(huì )出現緊張局勢?！?/span>
8.首席洞察官成為大數據整理過(guò)程的關(guān)鍵領(lǐng)導者
但不是每個(gè)人都這么認為，其中包括PROS公司的首席遠見(jiàn)官Craig Zawada?！?016年，我們會(huì )開(kāi)始看到被任命的首席數據官日漸式微，這是過(guò)去的一種角色。相反，2016年會(huì )出現首席洞察官，這類(lèi)人將成為大數據整理過(guò)程中的關(guān)鍵領(lǐng)導者?！?/span>
9.云服務(wù)被充分利用
但是頗有勢力的CIO能重新發(fā)號施令嗎？Cazena公司創(chuàng )始人兼首席執行官Prat Moghe預測會(huì )這樣。他寫(xiě)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(mǎn)足IT部門(mén)在治理、合規和安全等方面的要求，又滿(mǎn)足業(yè)務(wù)部門(mén)在敏捷性和響應能力等方面的要求?！?/span>
10.流分析逐漸成熟
Data Torrent公司的首席執行官兼聯(lián)合創(chuàng )始人Phu Hoang預測，流分析(streaminganalytics)會(huì )開(kāi)始成熟起來(lái)，并在大數據陣營(yíng)中證明其價(jià)值。他說(shuō)：“雖然許多公司已經(jīng)認可了實(shí)時(shí)流非常重要這一點(diǎn)，但我們會(huì )看到用戶(hù)希望更進(jìn)一步，確定流分析使用場(chǎng)合。在接下來(lái)一年，使用流分析工具的客戶(hù)會(huì )變得更加成熟，要求流分析有明確的投資回報率?！?/span>
11.實(shí)時(shí)分析異?；鸨?/strong>
實(shí)時(shí)分析在明年會(huì )很火爆，這個(gè)我們懂。不過(guò)據MongoDB公司的戰略和產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)副總裁Kelly Stirman聲稱(chēng)，一項技術(shù)：Apache Kafka比其余技術(shù)更惹人注目。Stirman寫(xiě)道：“Kafka將成為企業(yè)數據基礎設施的一個(gè)重要集成點(diǎn)，為構建智能分布式系統提供便利。Kafka及其他流分析系統(比如Spark和Storm)會(huì )補充數據庫，成為跨應用程序和數據中心管理數據的整個(gè)企業(yè)堆棧的關(guān)鍵部分?！?/span>
12.大數據讓娛樂(lè )更加“娛樂(lè )”
喜歡鼓樂(lè )？FirstFuel Software公司的首席數據科學(xué)家Badril Raghavan表示，那么你一定會(huì )愛(ài)上2016年?！霸诮窈髱讉€(gè)月，我們會(huì )看到企業(yè)和個(gè)人利用數據和分析工具，面對包括能源、體育、社會(huì )公益和音樂(lè )在內的眾多行業(yè)，提供個(gè)性化、引人入勝的體驗。比如說(shuō)，人們將來(lái)可以利用數據，根據個(gè)人喜好(例如偏愛(ài)鼓樂(lè ))改編歌曲?！?/span>
13.物聯(lián)網(wǎng)影響半導體行業(yè)
物聯(lián)網(wǎng)會(huì )如何影響半導體行業(yè)？IT傳奇人物Ray Zinn對此有幾點(diǎn)看法。他寫(xiě)道：“你會(huì )看到設計和制造出現更明顯的分工。晶圓廠(chǎng)的使命就是擴大規模，服務(wù)于幾十億消費者和新興的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。設計將會(huì )與制造脫離開(kāi)來(lái)，分擔市場(chǎng)風(fēng)險。創(chuàng )新將是設計公司的生存之道，而不斷提高效率才是晶圓廠(chǎng)的致勝秘訣。問(wèn)題是，接下來(lái)會(huì )出現什么？到時(shí)難免會(huì )出現新的市場(chǎng)和設備，從而推動(dòng)行業(yè)呈現新的井噴式增長(cháng)。物聯(lián)網(wǎng)好比是沉睡的巨人，不過(guò)我覺(jué)得它只是在打盹而已?！?/span>
14.機器學(xué)習、大數據自動(dòng)化和人工智能大放異彩
Infosys公司高級副總裁兼平臺、大數據和分析部門(mén)主管Abdul Razack表示，機器學(xué)習、大數據自動(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(shuō)：“2016年，企業(yè)更廣泛地采用人工智能技術(shù)替代人工重復性任務(wù)的步伐會(huì )快速加快?！彼岬?，豐田公司最近往人工智能方面投入了10億美元。大數據自動(dòng)化已經(jīng)在發(fā)展，不過(guò)明年“會(huì )得到更廣泛的應用，人的獨特能力(即拿來(lái)復雜問(wèn)題后給出創(chuàng )造性的解決辦法)顯得更重要?！碧厮估臒o(wú)人駕駛汽車(chē)內置了機器學(xué)習技術(shù)，但明年，“機器學(xué)習會(huì )悄悄進(jìn)入到千家萬(wàn)戶(hù)，讓我們身邊的物件不僅僅是聯(lián)網(wǎng)而已?！?/span>
15.合并興起的關(guān)鍵年
許多人預計2016年大數據領(lǐng)域會(huì )出現激動(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卻不這么認為?！叭绻艺雇?016年，并不覺(jué)得會(huì )出現許多激動(dòng)人心的事情。其他廠(chǎng)商已給出了云計算、視覺(jué)分析和移動(dòng)等方面的預測，但是那些大多是安定下來(lái)的舊趨勢。在我看來(lái)，2016年會(huì )是合并興起和為下一大熱門(mén)打基礎的一年?！?/span>
16.副本數據管理(CDM)迎來(lái)春天
“最想象不到獎”授予Catalogic Software公司的產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)高級經(jīng)理PeterEicher。我們倒不是指他的這一預測：副本數據管理(CDM)“是迎來(lái)大好時(shí)期的技術(shù)――不僅這個(gè)領(lǐng)域出現新廠(chǎng)商，老派廠(chǎng)商也在跟風(fēng)，這就是最好的佐證?！边@完全合情合理。不，我們之所以提名Peter是因為他的這一瘋狂預測：紐約尼克斯隊會(huì )奪得NBA總冠軍。他承認：“是的，結果不是。我不可能一直預測正確。不過(guò)話(huà)又說(shuō)回來(lái)，這個(gè)預測已連續錯了42年?！?/span>
17.大數據泄密事件頻發(fā)
大數據領(lǐng)域的“沮喪的黛比”(Debbie Downer)獎授予BlueTalon公司的首席執行官EricTilenius，因為他預測，大企業(yè)爆出大數據泄密事件的步伐可能會(huì )加快。他寫(xiě)道：“2016年，缺乏統一的數據治理，可能會(huì )導致企業(yè)界迄今面臨的最大的安全方面沖擊――這相當于移動(dòng)技術(shù)的問(wèn)世給傳統企業(yè)邊界帶來(lái)的沖擊。依賴(lài)支離破碎的方法來(lái)控制數據訪(fǎng)問(wèn)，即面對不斷變化的數據格局采用不一致的政策，只會(huì )在企業(yè)數據保護方面留下大洞?！?/span>
18.微服務(wù)架構有所突破
你在搞微服務(wù)嗎?據SaaS廠(chǎng)商Workday聲稱(chēng)，如果你現在沒(méi)搞，很快會(huì )搞。該公司聲稱(chēng)：“很顯然，內部部署與云之爭已結束，云贏(yíng)了。不過(guò)，并非構建的所有云架構都一個(gè)樣。微服務(wù)架構會(huì )突破Netflix等消費者互聯(lián)網(wǎng)設計領(lǐng)域，成為自向云轉變以來(lái)企業(yè)應用軟件領(lǐng)域最重大的架構進(jìn)步?！?/span>
19.大數據分析擴大領(lǐng)域
TARGIT公司首席技術(shù)官Ulrik Pederson表示，大數據有難度，許多公司在明年會(huì )竭力搞好大數據。他寫(xiě)道：“2016年大數據分析會(huì )擴大領(lǐng)域，一些工具讓企業(yè)用戶(hù)有可能在需要時(shí)對大數據執行全面的自助式探索，不需要IT部門(mén)的大力指導。對應于我的第一個(gè)預測，我預計先進(jìn)分析項目在眾多行業(yè)會(huì )大幅增加。然而，這并不意味著(zhù)它們會(huì )成功......要是聽(tīng)到許多廠(chǎng)商和客戶(hù)在成功實(shí)施項目上遇到困難，我也不會(huì )覺(jué)得驚訝?！?/span>
20.認知技術(shù)、數據科學(xué)會(huì )有進(jìn)展
國際數據分析研究所(International Institute of Analytics)預測便于嵌入式分析的分析微服務(wù)會(huì )大行其道。這家獨立研究和咨詢(xún)公司還預測，認知技術(shù)、數據科學(xué)和數據精選等領(lǐng)域會(huì )取得進(jìn)展。哦，該組織表示，由于許多大學(xué)開(kāi)設新課程，分析人才危機有望得到緩解。
21.非數據專(zhuān)業(yè)人才也會(huì )投身大數據
OLAP-on-Hadoop提供商AtScale公司的首席營(yíng)銷(xiāo)官Bruno Aziza表示，不是數據專(zhuān)業(yè)人才的那些人也會(huì )積極投身于大數據。他寫(xiě)道：“隨著(zhù)Hadoop變得更容易被非數據專(zhuān)業(yè)人才訪(fǎng)問(wèn)，營(yíng)銷(xiāo)人員會(huì )開(kāi)始訪(fǎng)問(wèn)更多的數據，以便做出更合理的決策?？梢越柚鶫adoop更深入更全面地了解數據，這讓營(yíng)銷(xiāo)人員能夠洞察消費行為、從而做出決策，并了解客戶(hù)消費旅程背后的流程?！?/span>
22.高性能計算漸成主流
存儲巨頭DDN預測，我們會(huì )看到更多的高性能計算技術(shù)進(jìn)入到主流，特別是由于它涉及存儲。該公司表示：“2016年，來(lái)自高性能計算行業(yè)的存儲、數據管理和應用程序加速等技術(shù)會(huì )繼續以更快的速度被利用起來(lái)，以滿(mǎn)足企業(yè)對性能和規模越來(lái)越高的要求，因而會(huì )以更快的速度取代傳統的IT基礎設施?！?/span>
23.開(kāi)源大數據遍地開(kāi)花
開(kāi)源大數據技術(shù)給你留下了深刻印象？Pentaho公司的首席執行官Quentin Gallivan表示，你還沒(méi)有看到任何實(shí)際東西。Gallivan寫(xiě)道：“像Spark、Docker、Kafka和Solr這些很酷的新工具會(huì )遍地開(kāi)花，這些新興的開(kāi)源工具旨在能夠對PB級數據進(jìn)行大規模大批量的分析，它們會(huì )從‘青春期’階段進(jìn)入到‘壯年期’階段?！?/span>
24.Spark淘汰MapReduce，拯救Hadoop
RDBMS-on-Hadoop廠(chǎng)商Splice Machine公司的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官Monte Zweben表示，Spark會(huì )淘汰MapReduce，但是會(huì )拯救Hadoop。他寫(xiě)道：“MapReduce相當深奧。具有速度慢、批處理的特性，又加上非常復雜，因而對許多企業(yè)來(lái)說(shuō)毫無(wú)吸引力。由于速度快，Spark要自然得多，對程序員來(lái)說(shuō)很方便。Spark會(huì )給Hadoop注入活力;2016年，基于Hadoop的項目十之八九會(huì )是與Spark有關(guān)的項目?！?/span>
25.云廠(chǎng)商發(fā)布自己的Spark平臺即服務(wù)解決方案
Snowflake Computing公司的首席執行官Bob Muglia表示，但是這并不意味著(zhù)每個(gè)Spark項目會(huì )涉及Hadoop?！叭缃?，Spark是Hadoop發(fā)行版的一部分，與Hadoop有著(zhù)廣泛的聯(lián)系。隨著(zhù)Spark獨自行動(dòng)，建立一個(gè)獨立的、有活力的生態(tài)系統，預計這種情況在2016年會(huì )發(fā)生變化。實(shí)際上，可以預計各大云計算廠(chǎng)商會(huì )發(fā)布各自的Spark平臺即服務(wù)(PaaS)解決方案。我們會(huì )看到ElasticSpark嗎?可能性很大?！?/span>
26.ApacheHadoop將被重置，并非丟棄
Teradata公司的企業(yè)系統總經(jīng)理Dan Graham表示，企業(yè)組織會(huì )對Apache Hadoop進(jìn)行重置處理?！半S著(zhù)Hadoop及相關(guān)開(kāi)源技術(shù)跨過(guò)收集知識的早期階段、炒作漸漸消退，企業(yè)會(huì )對部署的Hadoop按重置鍵、而不是丟棄，運用汲取的經(jīng)驗教訓，尤其是治理、數據集成、安全和可靠性方面的經(jīng)驗教訓?！?/span>
27.主數據管理(MDM)派上用場(chǎng)
雜物抽屜問(wèn)題是Hadoop社區面臨的最大挑戰之一。但根本不用害怕――主數據管理(MDM)派得上用場(chǎng)!Reltio公司的首席執行官兼創(chuàng )始人Manish Sood寫(xiě)道：“MDM會(huì )變得無(wú)處不在。長(cháng)期以來(lái)，MDM這門(mén)技術(shù)只有大公司才用得起，大公司擁有龐大的IT團隊，又有硬件、軟件和為期多年的實(shí)施項目所需的龐大預算。新一批數據驅動(dòng)的應用程序會(huì )內置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)應用程序可靠的數據基礎由MDM引擎來(lái)支撐?！?/span>
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公司的首席運營(yíng)官Mike Maciag給出了他的預測?！?016年，我們會(huì )看到Hadoop行業(yè)標準得到鞏固。2015年年初，我們看到開(kāi)放數據平臺計劃(ODPi)正式啟動(dòng)，該計劃制定了標準，為大數據生態(tài)系統的關(guān)鍵項目如何協(xié)同運行指明了方向。由于標準化給客戶(hù)帶來(lái)的好處變得更加顯而易見(jiàn)，ODPi的成員數量在這一年翻番。我們預計，2016年Hadoop會(huì )得到更大的發(fā)展和認可，讓新的技術(shù)和應用程序得以滿(mǎn)足由ODPi制定的Hadoop生態(tài)系統標準?！?/span>
29、物聯(lián)網(wǎng)2.0出現
Zebra Technologies公司預測，我們會(huì )看到物聯(lián)網(wǎng)2.0出現?！拔锫?lián)網(wǎng)市場(chǎng)會(huì )由過(guò)去的閉源、專(zhuān)有的第一代解決方案，變成更成熟、基于行業(yè)標準、可靈活適應的解決方案。借助開(kāi)源方法，企業(yè)組織能夠從數量更多的服務(wù)提供商及其各自的API當中作一個(gè)選擇?！?/span>
30、后稀缺經(jīng)濟(post-scarcity economy)日漸興起
Open Text公司首席執行官Mark Barrenechea預測，物聯(lián)網(wǎng)可能預示著(zhù)后稀缺經(jīng)濟(post-scarcityeconomy)日漸興起。他寫(xiě)道：“可以將算法想象成這種應用程序，對物聯(lián)網(wǎng)及我們生活中方方面面的數十億個(gè)互聯(lián)設備生成的彼此關(guān)聯(lián)的海量信息進(jìn)行大數據分析。擁有數據、分析數據、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)數字化社會(huì )?！?/span>
31、生產(chǎn)工作負載與分析技術(shù)充分結合
MapR Technologies公司的首席執行官John Schroeder預測，能夠同時(shí)處理分析型工作負載和事務(wù)型工作負載的融合平臺會(huì )迎來(lái)巨大飛躍?！?016年，由于各大領(lǐng)先公司獲得將生產(chǎn)工作負載與分析技術(shù)結合起來(lái)，迅速調整，以適應客戶(hù)偏好、競爭壓力和商業(yè)環(huán)境所帶來(lái)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“從數據到行動(dòng)”的周期，并縮短了數據分析到業(yè)務(wù)影響之間的時(shí)間差?！?/span>
32、小眾解決方案吃香
看好2016年會(huì )出現單一架構的另一個(gè)支持者是Datameer公司的首席執行官Stefan Groschupf。他寫(xiě)道：“某個(gè)技術(shù)類(lèi)別是新類(lèi)別時(shí)，會(huì )出現眾多公司，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(lái)，客戶(hù)只好購買(mǎi)多個(gè)工具，試圖弄清楚如何結合使用這些工具。最后，這種方法根本行不通，客戶(hù)傾向于單一廠(chǎng)商提供的集成產(chǎn)品架構――或者覆蓋范圍廣泛的產(chǎn)品。2016年將標志著(zhù)大數據產(chǎn)品開(kāi)始出現這種轉型?！?/span>
33、外包大行其道
大數據服務(wù)提供商Absolutdata公司的首席執行官Anil Kaul預測，外包在2016年會(huì )大行其道。他寫(xiě)道：“我們可以從大數據獲得眾多有價(jià)值的信息，可是訪(fǎng)問(wèn)這些信息頗具挑戰性，而且通常不在平常商業(yè)智能的范圍之內。如今許多公司在與第三方合作，制定并執行大數據分析策略。將外部專(zhuān)家整合到大數據團隊當中，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?！?/span>
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