2020年十大大數(shù)據(jù)趨勢

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在過去的幾十年中，大數(shù)據(jù)已成為所有重要技術術語中的有見地的想法。此外，無線連接的可訪問性和不同的進步促進了對大型數(shù)據(jù)集的分析。組織和大型公司正在通過改進其數(shù)據(jù)分析和平臺來不斷增強實力。

2019年是大數(shù)據(jù)領域重要的一年。 在今年年初，Cloudera和Hortonworks合并后，我們發(fā)現(xiàn)全球范圍內(nèi)大數(shù)據(jù)的使用量呈上升趨勢，各組織紛紛開始考慮數(shù)據(jù)運營和業(yè)務編排對其業(yè)務成功的重要性。 大數(shù)據(jù)行業(yè)目前的價值為1,890億美元，比2018年增加200億美元，并將繼續(xù)快速增長，到2022年將達到2,470億美元。

這是我們了解2020年大數(shù)據(jù)趨勢的理想機會。

首席數(shù)據(jù)官（CDO）將成為吸引力中心

無論如何，數(shù)據(jù)科學家和首席數(shù)據(jù)官（CDO）的職位是適度的，但是目前這些專家從事這項工作的前提是很高的。隨著數(shù)據(jù)量的不斷發(fā)展，對數(shù)據(jù)專業(yè)人員的需求還會達到業(yè)務需求的特定限制。CDO是C級機構，因此公司的數(shù)據(jù)可用性，完整性和安全性受到威脅。隨著越來越多的商人了解這項工作的重要性，征募CDO逐漸成為一種規(guī)范。這些專家在很長一段時間內(nèi)將領導大數(shù)據(jù)趨勢。

大數(shù)據(jù)分析投資

Analytics（分析）為組織提供了優(yōu)勢Gartner預見到，到2020年底尚未投入大量分析的組織可能不會在2021年做好準備。（預計此預測將排除私人企業(yè)，例如個體經(jīng)營的雜工，園丁和許多藝術家。）實時語音分析市場從2019年開始一直保持持續(xù)的采用周期?？蛻袈贸谭治龅母拍铑A計將持續(xù)增長，以提高企業(yè)生產(chǎn)力和客戶體驗。實時語音分析和客戶旅程分析將在2020年得到普及。

多云和混合正在樹立深層根源

隨著基于云的進步不斷發(fā)展，組織逐漸傾向于在云中占據(jù)一席之地。盡管如此，將數(shù)據(jù)集成和準備工作從本地解決方案遷移到云的過程比大多數(shù)人承認的要復雜和乏味。此外，要重新定位大量現(xiàn)有數(shù)據(jù)，組織應在完成轉換之前花幾小時到幾個月的時間來匹配其數(shù)據(jù)源和平臺。

在2020年，我們希望看到后來的采用者得出關于部署多云的結論，從而將混合云和多云理念帶入數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略的前線。

可行的數(shù)據(jù)將會增長

關于大數(shù)據(jù)趨勢2020的另一項發(fā)展被認為是可行的數(shù)據(jù)，可以更快地處理。該數(shù)據(jù)表明業(yè)務介詞與大數(shù)據(jù)之間缺少聯(lián)系。如前所述，大數(shù)據(jù)本身未經(jīng)評估就毫無用處，因為它是無理的驚人，多組織且龐大的。與大數(shù)據(jù)模式相反，通常依靠Hadoop和NoSQL數(shù)據(jù)庫以聚集模式查看數(shù)據(jù)，而在計劃連續(xù)流時可以快速考慮數(shù)據(jù)。

由于采用了這種數(shù)據(jù)流處理方式，因此可以在短短的幾毫秒內(nèi)立即分離出數(shù)據(jù)。這為可以做出業(yè)務決策并在清理數(shù)據(jù)后立即啟動流程的公司帶來了更多價值。

持續(xù)智能

持續(xù)智能是將實時分析與業(yè)務運營集成在一起的框架。它可以測量記錄的數(shù)據(jù)和當前數(shù)據(jù)，以提供決策自動化或決策支持。持續(xù)智能使用多種技術，例如優(yōu)化，業(yè)務規(guī)則管理，事件流處理，增強分析和機器學習。它建議依賴于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的活動。

Gartner預測，到2022年，超過50％的新業(yè)務系統(tǒng)將使用持續(xù)智能。此舉已經(jīng)開始，許多公司將在2020年融合持續(xù)智能以獲取或保持重要優(yōu)勢。

機器學習將繼續(xù)成為焦點

作為2020年大數(shù)據(jù)趨勢的重大創(chuàng)新，機器學習（ML）是另一種有望從根本上影響我們未來的發(fā)展。ML是一項快速發(fā)展的進步，用于擴展常規(guī)活動和業(yè)務流程

在加入的所有其他AI系統(tǒng)中，機器學習項目在2019年獲得了最大的投資。自動化的機器學習工具可幫助您獲得難以通過各種方法（甚至是專家分析師）難以分離的知識。這種大數(shù)據(jù)創(chuàng)新堆?？商峁└斓慕Y果，并提高總體生產(chǎn)率和響應時間。

放棄適用于Spark和Databricks的Hadoop

自從出現(xiàn)在市場上以來，Hadoop因其多面性而受到網(wǎng)絡中眾多人士的批評。Spark和諸如Databricks之類的Managed Spark解決方案是“嶄新的”參與者，因此，它們逐漸站穩(wěn)了腳跟，因為數(shù)據(jù)科學工作者認為它們是對鄙視Hadoop的一切的回答。

但是，在數(shù)據(jù)科學沙箱中運行Spark或Databricks工作，然后將其推廣到正式生產(chǎn)環(huán)境將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)工程師將繼續(xù)要求Spark在企業(yè)級數(shù)據(jù)操作和編排方面更加合適和完善。最重要的是，在這兩個平臺之間有大量的選擇要考慮，并且公司將因其偏愛的能力和經(jīng)濟價值而從該決定中受益。

內(nèi)存計算

內(nèi)存計算的另一個優(yōu)勢是可以幫助企業(yè)客戶（銀行，零售商和公用事業(yè)公司）快速識別模式并分解大量數(shù)據(jù)，而不會出現(xiàn)任何問題。內(nèi)存成本的下降是內(nèi)存計算創(chuàng)新熱情不斷提高的主要因素。

內(nèi)存中的創(chuàng)新可用于實時執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)分析。它允許其客戶處理具有更大靈活性的海量數(shù)據(jù)集。到2020年，由于內(nèi)存支出的減少，內(nèi)存計算將大行其道。

物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)

如此巨大的進步有望改變2020年的當前業(yè)務狀況。很難意識到這一切，但是，要在2020年大數(shù)據(jù)趨勢中保持平衡，就需要物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字產(chǎn)品。

如今，可以看到物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療保健中的功能，同樣，結合演出數(shù)據(jù)的創(chuàng)新正在推動公司獲得更好的結果。預計有42％正在進行IoT解決方案或IoT創(chuàng)建的公司將在未來三年內(nèi)使用數(shù)字化便攜式設備。

數(shù)字化轉型將成為關鍵要素

數(shù)字化轉型與物聯(lián)網(wǎng)（IoT），人工智能（AI），機器學習和大數(shù)據(jù)結合在一起。預計到2025年，與物聯(lián)網(wǎng)相連的設備將從目前的267億增加到驚人的750億，很容易看到大數(shù)據(jù)的來源。物聯(lián)網(wǎng)，IaaS，人工智能和機器學習等數(shù)字化轉型正在處理大數(shù)據(jù)，并將其推向人類歷史上無法想象的地區(qū)。

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