針對2016年大數據發展形勢的預測

by TibaMe小編

2016年大數據技術將迎來怎樣的發展態勢?
機器學習、即時數據即服務、演算法市場以及Spark等等都將成為發展熱點。

1.首席數據官全面崛起

隨著企業努力克服由變化帶來的衝擊,同時需要立足於數字化時代與競爭對手進行對抗,相信將有更多企業將關注重點放在新的職位—首席數據官(簡稱CDO)身上。而這類角色也將成為推動業務發展戰略的中堅力量。
Forrester研究公司企業架構首席分析師兼副總裁 pian Hopkins認為『首席數據官將迎來權力、聲明以及……存在感』。 『不過從長遠角度看,這一職能角色的可行性尚存在疑問。某些類型的企業,例如數字原住民(Digital Natives),可能無法通過任命CDO獲得回報。』

2. 支撐業務用戶

受到大數據人才短缺以及必要商業訊息交付能力匱乏的影響,市場需要更多分析師及數據科學家補充進來,並利用更多工具與相關功能將訊息直接交付給對應的用戶群體。舉例來說,微軟與Salesforce雙方最近各自公佈了此類方案,旨在幫助非程序員用戶創建應用以審查商業數據。

40556992_l

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.智能化嵌入

無代碼編寫要求的應用已經成為企業需要重視的一種可行方案,旨在簡化業務用戶獲取所需信息的流程。不過還將有另一些成果不斷湧現,即在企業內各應用程序中直接嵌入分析功能。 IDC公司預測稱,到2020年將有半數商業分析軟件包含以認知計算功能為基礎的規範性分析能力。
而著眼於宏觀角度,Gartner公司指出“自主性主體與方案”將成為另一大新興趨勢,目前已經出爐的相當方案包括機器人、自動駕駛車輛、虛擬個人助手以及智能顧問等等。

“在未來五年當中,我們將迎來所謂後應用時代,屆時各智能化主體將帶來動態及背景關聯行為及接口,”Gartner公司副總裁兼研究員David Cearley在一份聲明當中指出。 “IT領導者們應當探索如何利用自主性方案及主體以強化人類活動並承接部分原本必須要以人工方式完成的任務。”

4.人才短缺問題能否得到解決?

還在苦苦尋求出色的數據科學家?相信我,其它企業也面臨著同樣的困擾。最近由商業諮詢企業AT Kearney公司發布的一份報告顯示,72%的全球領先企業都表示自己很難招聘到合格的數據科學人才。
不過國際分析協會則預測稱,隨著企業逐步採取新型戰術思路,人才短缺的問題可能會在2016年年內得到緩解。

“大型企業不會再過多糾結於人才短缺問題了,”該組織在其預測與優先級展望報告中提到。 “相反,他們開始採取一些其它辦法解決危機,包括出台新的大學課程、改善招聘流程並建立內部規程,從而培養現有員工掌握分析與數據科學。如此一來,迫切希望實現數據分析能力的企業將最終得償所願。”

與此同時,IDC公司發布報告指出,這種人員短缺問題將由數據科學家領域延伸至數據架構以及數據管理層面。這將推動大數據相關專業服務業務從目前到2020年獲得高達23%的年均複合增長率。

5.機器學習迎來上揚態勢

所謂機器學習,可以理解為創建相關算法以幫助計算機通過經驗實現學習,而其也成功吸引到了眾多希望利用自動化手段取代以往人工處理流程的企業的高度關注。分析企業Ovum公司預測,機器學習將在2016年當中成為“數據準備與預測分析工作的必要前提”。
而Gartner方面則著眼於下個階段,將先進機器學習技術視為最重要的未來戰略趨勢。這家分析企業宣稱,機器學習中的各類先進表現形式名為深度神經網絡,其能夠創造系統並學會自行認知世界。 “這一領域發展迅速,而各企業也必須評估自身要如何運用這些技術以取得競爭優勢。”

6. 人人都愛Spark

分析企業Ovum公司指出,SQL將在大數據分析工作中獲得“至高無上”的地位,但Spark的崛起速度同樣非常驚人。 “Spark將作為SQL的補充性方案,為我們提供額外的結論獲取途徑,例如實現圖形分析流並幫助開發人員利用自己所熟悉的語言對企業數據庫內的數據流進行查詢,”Ovum公司首席分析師Tony Baer在一篇文章當中寫道。

476

 

7.數據即服務業務模式即將出現

IBM公司剛剛收購了Weather公司,而獲取後者數據、數據流以及預測分析方案的實質在於著眼於未來。各企業需要將數據流即服務打包成為新的業務模式。也有一部分企業著眼於相關軟件包並出售自己的數據。 Forrester公司預測稱,部分企業將憑藉這項發展​​戰略獲得市場成功,但“大部分無法取得實質性進展。儘管擁有樂觀的承諾,但大多數企業其實很難解決個人信息保護以及對應商業模式所帶來的複雜性難題,”Forrester公司副總裁pian Hopkins在他的個人部落格當中寫道。

8. 即時分析結論

Forrester公司預測數據流提取與分析將在2016年年內成為數字化領域勝出企業們的必要能力。
“將數據轉化為實際行動的通道非常狹窄。在未來12個月當中,將有更多立足於Kafka及Spark等開源項目的開源數據流分析方案不斷湧現,”Forrester公司副總裁pian Hopkins在文章中寫道。

9.演算法市場的興起

是Forrester公司提出的另一項預測。 “各企業將意識到很多算法與其自行開發,不如通過市場購買,而後直接向其中添加數據即可,”Forrester公司的pian Hopkins寫道。他同時列出了目前已經出現的幾種此類服務,包括Algorithmia、Data Xu以及Kaggle。

文章來源: http://www.36dsj.com/archives/39513

相關課程:TibaMe學習網–Apache Spark 大數據應用工程師

分享這篇文章:
0 留言
0

您也許會喜歡

發佈留言

這個網站採用 Akismet 服務減少垃圾留言。進一步了解 Akismet 如何處理網站訪客的留言資料