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
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31