- 2016年33個(gè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)I(yè)預(yù)測(cè) 物聯(lián)網(wǎng)2.0將出現(xiàn)

　　17.大數(shù)據(jù)泄密事件頻發(fā)

　　大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“沮喪的黛比”（ Debbie Downer）獎(jiǎng)授予BlueTalon公司的首席執(zhí)行官Eric Tilenius，因?yàn)樗A(yù)測(cè)，大企業(yè)爆出大數(shù)據(jù)泄密事件的步伐可能會(huì)加快。他寫道：“2016年，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理，可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)界迄今面臨的最大的安全方面沖擊――這相當(dāng)于移動(dòng)技術(shù)的問世給傳統(tǒng)企業(yè)邊界帶來的沖擊。依賴支離破碎的方法來控制數(shù)據(jù)訪問，即面對(duì)不斷變化的數(shù)據(jù)格局采用不一致的政策，只會(huì)在企業(yè)數(shù)據(jù)保護(hù)方面留下大洞?！?/p>

　　18.微服務(wù)架構(gòu)有所突破

　　你在搞微服務(wù)嗎？據(jù)SaaS廠商Workday聲稱，如果你現(xiàn)在沒搞，很快會(huì)搞。該公司聲稱：“很顯然，內(nèi)部部署與云之爭(zhēng)已結(jié)束，云贏了。不過，并非構(gòu)建的所有云架構(gòu)都一個(gè)樣。微服務(wù)架構(gòu)會(huì)突破Netflix等消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，成為自向云轉(zhuǎn)變以來企業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域最重大的架構(gòu)進(jìn)步?！?/p>

　　19.大數(shù)據(jù)分析擴(kuò)大領(lǐng)域

　　TARGIT公司首席技術(shù)官Ulrik Pederson表示，大數(shù)據(jù)有難度，許多公司在明年會(huì)竭力搞好大數(shù)據(jù)。他寫道：“2016年大數(shù)據(jù)分析會(huì)擴(kuò)大領(lǐng)域，一些工具讓企業(yè)用戶有可能在需要時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)執(zhí)行全面的自助式探索，不需要IT部門的大力指導(dǎo)。對(duì)應(yīng)于我的第一個(gè)預(yù)測(cè)，我預(yù)計(jì)先進(jìn)分析項(xiàng)目在眾多行業(yè)會(huì)大幅增加。然而，這并不意味著它們會(huì)成功。。.。。.要是聽到許多廠商和客戶在成功實(shí)施項(xiàng)目上遇到困難，我也不會(huì)覺得驚訝?！?/p>

　　20.認(rèn)知技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)有進(jìn)展

　　國(guó)際數(shù)據(jù)分析研究所（International Institute of Analytics）預(yù)測(cè)便于嵌入式分析的分析微服務(wù)會(huì)大行其道。這家獨(dú)立研究和咨詢公司還預(yù)測(cè)，認(rèn)知技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)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)開設(shè)新課程，分析人才危機(jī)有望得到緩解。

　　21.非數(shù)據(jù)專業(yè)人才也會(huì)投身大數(shù)據(jù)

　　OLAP-on-Hadoop提供商AtScale公司的首席營(yíng)銷官Bruno Aziza表示，不是數(shù)據(jù)專業(yè)人才的那些人也會(huì)積極投身于大數(shù)據(jù)。他寫道：“隨著Hadoop變得更容易被非數(shù)據(jù)專業(yè)人才訪問，營(yíng)銷人員會(huì)開始訪問更多的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)，這讓營(yíng)銷人員能夠洞察消費(fèi)行為、從而做出決策，并了解客戶消費(fèi)旅程背后的流程?！?/p>

　　22.高性能計(jì)算漸成主流

　　存儲(chǔ)巨頭DDN預(yù)測(cè)，我們會(huì)看到更多的高性能計(jì)算技術(shù)進(jìn)入到主流，特別是由于它涉及存儲(chǔ)。該公司表示：“2016年，來自高性能計(jì)算行業(yè)的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用程序加速等技術(shù)會(huì)繼續(xù)以更快的速度被利用起來，以滿足企業(yè)對(duì)性能和規(guī)模越來越高的要求，因而會(huì)以更快的速度取代傳統(tǒng)的IT基礎(chǔ)設(shè)施?！?/p>

　　23.開源大數(shù)據(jù)遍地開花

　　開源大數(shù)據(jù)技術(shù)給你留下了深刻印象？Pentaho公司的首席執(zhí)行官Q(mào)uentin Gallivan表示，你還沒有看到任何實(shí)際東西。Gallivan寫道：“像Spark、Docker、Kafka和Solr這些很酷的新工具會(huì)遍地開花，這些新興的開源工具旨在能夠?qū)B級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)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?！?/p>

　　24.Spark淘汰MapReduce，拯救Hadoop

　　RDBMS-on-Hadoop廠商Splice Machine公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官M(fèi)onte Zweben表示，Spark會(huì)淘汰MapReduce，但是會(huì)拯救Hadoop。他寫道：“MapReduce相當(dāng)深?yuàn)W。具有速度慢、批處理的特性，又加上非常復(fù)雜，因而對(duì)許多企業(yè)來說毫無吸引力。由于速度快，Spark要自然得多，對(duì)程序員來說很方便。Spark會(huì)給Hadoop注入活力；2016年，基于Hadoop的項(xiàng)目十之八九會(huì)是與Spark有關(guān)的項(xiàng)目?！?