針對2016年大數據發展形勢的預測

摘要：大數據是人人都關注的話題，人人都是大數據的產生者。你想知道在2016年裏大數據技術發展態勢是怎樣的嗎？本文章中提到預計機器學習、實時數據即服務、算法市場以及Spark等等都將成爲發展熱點。

1.首席數據官全面崛起

隨着企業努力克服由變化帶來的衝擊，同時須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高管職位——首席數據官（簡稱CDO）身上。而這類角色也將成爲推進業務發展戰略的中堅力量。

「首席數據官將迎來權力、聲明以及……存在感，」Forrester研究公司企業架構首席分析師兼副總裁pian Hopkins在一篇博文中寫道。「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，可能沒法經過任命CDO得到回報。」

2.支持業務用戶

受到大數據人才短缺以及必要商業信息交付能力匱乏的影響，市場須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信息直接交付給對應的用戶羣體。舉例來講，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建立應用以審查商業數據。

3.智能化嵌入

無代碼編寫要求的應用已經成爲企業須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。不過還將有另外一些成果不斷涌現，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爲基礎的規範性分析能力。

而着眼於宏觀角度，Gartner公司指出「自主性主體與方案」將成爲另外一大新興趨勢，目前已經出爐的至關方案包括機器人、自動駕駛車輛、虛擬我的助手以及智能顧問等等。

「在將來五年當中，咱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爲及接口，」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本來必需要以人工方式完成的任務。」

4.人才短缺問題可否獲得解決？

還在苦苦尋求出色的數據科學家？相信我，其它企業也面臨着一樣的困擾。最近由商業諮詢企業A.T. Kearney公司發佈的一份報告顯示，72%的全球領先企業都表示本身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，隨着企業逐步採起新型戰術思路，人才短缺的問題可能會在2016年年內獲得緩解。

「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，他們開始採起一些其它辦法解決危機，包括出臺新的大學課程、改善招聘流程並創建內部規程，從而培養現有員工掌握分析與數據科學。如此一來，迫切但願實現數據分析能力的企業將最終得償所願。」

與此同時，IDC公司發佈報告指出，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。這將推進大數據相關專業服務業務從目前到2020年得到高達23%的年均複合增加率。

5.機器學習迎來上揚態勢

所謂機器學習，能夠理解爲建立相關算法以幫助計算機經過經驗實現學習，而其也成功吸引到了衆多但願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年當中成爲「數據準備與預測分析工做的必要前提」。

而Gartner方面則着眼於下個階段，將先進機器學習技術視爲最重要的將來戰略趨勢。這家分析企業宣稱，機器學習中的各種先進表現形式名爲深度神經網絡，其可以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點。」

6.人人都愛Spark

分析企業Ovum公司指出，SQL將在大數據分析工做中得到「至高無上」的地位，但Spark的崛起速度一樣很是驚人。「Spark將做爲SQL的補充性方案，爲咱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本身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在一篇博文當中寫道。

7.數據即業務模式即將出現

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着眼於將來。各企業須要將數據流即服務打包成爲新的業務模式。也有一部分企業着眼於相關軟件包並出售本身的數據。Forrester公司預測稱，部分企業將憑藉這項發展戰略得到市場成功，但「大部分沒法取得實質性進展。儘管擁有樂觀的承諾，但大多數企業其實很難解決我的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在他的我的博客當中寫道。

8.實時分析結論

Forrester公司預測數據流提取與分析將在2016年年內成爲數字化領域勝出企業們的必要能力。

「將數據轉化爲實際行動的通道很是狹窄。在將來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涌現，」Forrester公司副總裁pian Hopkins在博文中寫道。

9.算法市場的興起

這是Forrester公司提出的另外一項預測。「各企業將意識到不少算法與其自行開發，不如經過市場購買，然後直接向其中添加數據便可，」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。

本文轉載自51CTO，原文請參考針對2016年大數據發展形勢的預測。轉載請註明本文連接http://developer.51cto.com/art/201601/503603.htm