專家預(yù)計(jì)，機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)分析、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算將對(duì)2017年及以后的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

1.開放源碼

Apache Hadoop、Spark等開源應(yīng)用程序已經(jīng)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域占據(jù)了主導(dǎo)地位。一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，預(yù)計(jì)到今年年底，近60％企業(yè)的Hadoop集群將投入生產(chǎn)。佛瑞斯特的研究顯示，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增長(zhǎng)。

專家表示，2017年許多企業(yè)將繼續(xù)擴(kuò)大他們的Hadoop和NoSQL技術(shù)應(yīng)用，并尋找方法來提高處理大數(shù)據(jù)的速度。

2.內(nèi)存技術(shù)

很多公司正試圖加速大數(shù)據(jù)處理過程，它們采用的一項(xiàng)技術(shù)就是內(nèi)存技術(shù)。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在配備有硬盤驅(qū)動(dòng)器或固態(tài)驅(qū)動(dòng)器（SSD）的存儲(chǔ)系統(tǒng)中。而現(xiàn)代內(nèi)存技術(shù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在RAM中，這樣大大提高了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的速度。佛瑞斯特研究的報(bào)告中預(yù)測(cè)，內(nèi)存數(shù)據(jù)架構(gòu)每年將增長(zhǎng)29.2％。

目前，有很多企業(yè)提供內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)

隨著大數(shù)據(jù)分析能力的不斷提高，很多企業(yè)開始投資機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一項(xiàng)分支，允許計(jì)算機(jī)在沒有明確編碼的情況下學(xué)習(xí)新事物。換句話說，就是分析大數(shù)據(jù)以得出結(jié)論。

高德納咨詢公司（Gartner）稱，機(jī)器學(xué)習(xí)是2017年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。它指出，當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，創(chuàng)建出能夠理解、學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)、適應(yīng)，甚至可以自主操作的系統(tǒng)。

4.預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，事實(shí)上ML系統(tǒng)通常為預(yù)測(cè)分析軟件提供動(dòng)力。在早期大數(shù)據(jù)分析中，企業(yè)通過審查他們的數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)過去發(fā)生了什么，后來他們開始使用分析工具來調(diào)查這些事情發(fā)生的原因。預(yù)測(cè)分析則更進(jìn)一步，使用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)未來會(huì)發(fā)生什么。

普華永道（PwC）2016年調(diào)查顯示，目前僅為29％的公司使用預(yù)測(cè)分析技術(shù)，這個(gè)數(shù)量并不多。同時(shí)，許多供應(yīng)商最近都推出了預(yù)測(cè)分析工具。隨著企業(yè)越來越意識(shí)到預(yù)測(cè)分析工具的強(qiáng)大功能，這一數(shù)字在未來幾年可能會(huì)出現(xiàn)激增。

5.智能app

企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)的另一種方式是創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。這些應(yīng)用程序采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來分析用戶過往的行為，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。推薦引擎就是一個(gè)大家非常熟悉的例子。

在2017年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)列表中，高德納公司把智能應(yīng)用列在了第二位。高德納公司副總裁大衛(wèi)·希爾里（David Cearley）說：“未來10年，幾乎每個(gè)app，每個(gè)應(yīng)用程序和服務(wù)都將一定程度上應(yīng)用AI。

6.智能安保

隨著這些新設(shè)備和應(yīng)用程序上線，許多公司需要新的技術(shù)和系統(tǒng)，才能夠處理和感知來自物聯(lián)網(wǎng)的大量數(shù)據(jù)。

許多企業(yè)也將大數(shù)據(jù)分析納入安全戰(zhàn)略。企業(yè)的安全日志數(shù)據(jù)提供了以往未遂的網(wǎng)絡(luò)攻擊信息，企業(yè)可以利用這些數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)并防止未來可能發(fā)生的攻擊，以減少攻擊造成的損失。一些公司正將其安全信息和事件管理軟件（SIEM）與大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如Hadoop）結(jié)合起來。還有一些公司選擇向能夠提供大數(shù)據(jù)分析能力產(chǎn)品的公司求助。

7.物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)也可能對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生相當(dāng)大的影響。根據(jù)IDC 2016年9月的報(bào)告，“31.4％的受訪公司推出了物聯(lián)網(wǎng)解決方案，另有43％希望在未來12個(gè)月內(nèi)部署物聯(lián)網(wǎng)解決方案。”

8.邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算是一種可以幫助公司處理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的新技術(shù)。在邊緣計(jì)算中，大數(shù)據(jù)分析非常接近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器，而不是數(shù)據(jù)中心或云。對(duì)于企業(yè)來說，這種方式的優(yōu)點(diǎn)顯而易見。因?yàn)樵诰W(wǎng)絡(luò)上流動(dòng)的數(shù)據(jù)較少，可以提高網(wǎng)絡(luò)性能并節(jié)省云計(jì)算成本。它還允許公司刪除過期的和無價(jià)值的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，從而降低存儲(chǔ)和基礎(chǔ)架構(gòu)成本。邊緣計(jì)算還可以加快分析過程，使決策者能夠更快地洞察情況并采取行動(dòng)。

9.高薪職業(yè)

對(duì)于IT工作者來說，大數(shù)據(jù)的發(fā)展意味著大數(shù)據(jù)技能人才的高需求。IDC稱，“到2018年，美國(guó)將有181,000個(gè)深度分析崗位，是數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)解讀相關(guān)技能崗位數(shù)量的五倍。”

由于人才缺口過大，羅伯特·哈夫技術(shù)公司預(yù)測(cè)，到2017年數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均薪資將增長(zhǎng)6.5%，年薪在116,000美元到163,500美元之間（當(dāng)然這是美國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)國(guó)內(nèi)目前尚未統(tǒng)計(jì)）。同樣，明年大數(shù)據(jù)工程師的薪資也將增長(zhǎng)5.8%，在135,000美元到196,000美元之間。

10.自助服務(wù)

由于聘請(qǐng)高級(jí)專家的成本過高，許多公司開始轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析工具。IDC先前預(yù)測(cè)，“視覺數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具的增長(zhǎng)速度將比其他商業(yè)智能（BI）市場(chǎng)快2.5倍，到2018年，所有企業(yè)都將投資終端用戶自助服務(wù)。

一些大數(shù)據(jù)供應(yīng)商已經(jīng)推出了具有“自助服務(wù)”能力的大數(shù)據(jù)分析工具，專家預(yù)計(jì)這種趨勢(shì)將持續(xù)到2017年及以后。 數(shù)據(jù)分析過程中，信息技術(shù)的參與將越來越少，大數(shù)據(jù)分析將越來越多地融入到所有部門工作人員的工作方式之中。