2015年5个大数据技术预测_数据分析师培训
大数据技术快速进化,各种迹象显示2015年仍将持续。MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder预测,在2015年里,五大发展将会主导大数据技术。
在短短几年里,大数据技术从炒作的概念变为新数字时代的核心破坏者。2014年,公司里越来越多的大数据举措从测试步入生产。2015年,大数据将在企业里进一步推进,使用更多的用例(特别是实时用例),Hadoop分布式专家MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder说。
Schroeder说:“今年,机构将覆盖之前的初次批量实现,进行大数据实时部署。现有的行业领导者和那些后起之秀已经付出了巨大努力,它们通过将新的大数据平台合并到‘动态’数据分析中来影响业务,这些实现将驱动行业的发展。”
Schroeder说五大发展将会主导2015。
1.数据敏捷性成为焦点
对于许多需求来说,遗留的数据库和数据仓库的处理过程过于缓慢和僵化,因此数据敏捷性是大数据技术发展的驱动力之一。在2015年,Schroeder认为,随着机构将他们的注意力从捕获和管理数据转换到使用它们,数据敏捷性将会更加集中。
他说:“遗留的数据库和数据仓库如此昂贵,以至于需要DBA对数据进行全面综合和结构化。前期的DBA成本推迟了对新数据源的访问,而随着时间的推移,这刚性的结构也很难改变。最终的结果就是,遗留数据库不够敏捷,不能满足今天多数组织的需要。”
他补充说:“最初的数据项目集中在目标数据源的存储。机构将会把自己的注意力转移到数据敏捷性上,而不是关心正在管理着多少数据。执行和分析数据的能力又是如何影响操作的?当用户偏好、市场条件、竞争行为和操作状态发生变化时,如何才能快速适应和响应?这些问题将会在2015年指引大数据的投资和规模。”
2.机构从数据湖泊转移到数据处理平台
从某种程度上来说,2014年是数据湖泊(或者数据中心)的一年。基于对象的存储仓库以其原生格式(无论是结构化的、非机构化的或半结构化的)保存着原始数据,直到可以使用。数据湖泊有着强烈的价值主张,它们代表着一个可伸缩的基础结构,这样的结构经济(降低了成本)又敏捷。
Schroeder认为,随着处理数据的多计算和执行引擎就位,数据湖泊将会在2015年继续发展。它不仅会更有效,它还会创建一个单点管理和一个单点安全。
“在2015年,随着机构从批处理转移到实时处理,将Hadoop、数据库和基于文件的引擎集成到他们的大规模处理平台,数据湖泊将会有所发展”,他说。 “换句话说,它并不是关于数据湖泊中支持大量查询和报告的大规模存储。2015年的大趋势是,围绕事件和数据的实时持续访问和处理,以此来获取稳定的状态和及时采取行动。”
3.自助服务大数据成为主流
大数据工具和服务的进步意味着,在2015年,商业用户和数据科学家访问数据的瓶颈将逐渐缓解,Schroeder说。
2015年,IT将会拥抱自助服务大数据,允许商业用户使用大数据自助服务,他说。“自助服务授权开发者、数据科学家和数据分析师直接控制对数据的探索。”
“之前,需要IT技术来建立集中的数据结构”,他补充道。“这是一种耗时和昂贵的做法。对于一些用例,Hadoop已经使得企业适应了‘结构准备好’。高级一点的机构将会转移到执行上的数据绑定,远离中心结构,以此来满足持续的需求。自助服务加快机构利用新数据源以及回应机会和威胁。”
4.Hadoop供应商整合:新商业模式的发展
早在2013年,因特尔引入了它自己的Hadoop版本,声称这个版本将会与原版有所不同,它采用一种增强的方法,将Hadoop直接置入到因特尔的机器中。但是一年后,因特尔放弃了它自己的版本,然后重磅推出Hadoop发行版供应商Cloudera。
当时,因特尔注意到,客户们都在观望Hadoop市场如何打开。Hadoop的选择实在是太多了。Schroeder相信,Hadoop供应商的整合在2015年将会继续,而失败者将会停止它们的发行版,将注意力转移到其它地方。
“现在,我们已经贡献开源代码20年了,它为市场提供了巨大的价值”,Schroeder说。“技术处于成熟阶段。技术生命周期始于创新和高度差异化产品的创造,止于产品最终商业化。[Edgar F.] Codd于1969年使用创新而建立了关系数据库概念,1986年也导致了Oracle IPO,而起始于1995年的第一个MySQL版本。所以历史上,数据库平台技术成熟之前,为了看到商业化,它花了26年时间的创新。”
“在技术成熟周期中,Hadoop是比较早的,自Google发布萌芽的MapReduce白皮书起,仅仅只有十年的时间”,他补充道。“在初级概念发布仅10年后,Hadoop在全球被采用,超越以往任何其它数据平台。Hadoop正在创新阶段,所以供应商误采用‘Red Hat for Hadoop’策略已经在市场上出现了,尤其是因特尔和最近的EMC。”
Schroeder相信,2015将会见到一个崭新的、更微妙的开源软件的发展,它们会结合深度创新和社区开发。
“开源社区对于建立标准和共识是至关重要的”,他说。“竞争是催化剂,它将Hadoop从最初的批分析处理器转换成一个全功能数据平台。”
5.企业架构师不再炒作大数据
2015年将会看到,企业架构师会成为焦点,因他们对Hadoop技术的深入理解,得到定义更好和更成熟的大数据应用需求说明,包括像高可用性和业务连续性等元素。
“在数据中心中,随着机构快速从试验转移到实际应用,企业架构师将前台和中心转移到实际应用”,Schroeder说。“IT领导在决定适应SLA的基础架构、提供高可用性、业务连续性和适应关键业务需求上就很重要了。在2014年,围绕Hadoop蓬勃发展的生态系统,拥有大量的应用、工具和组件。在 2015年,市场将集中在将Hadoop集成到数据中心,并交付业务结果所需的跨平台差异和架构上。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12