2017大数据最看重什么

近几年大数据被人提及的次数越来越多，西线学院年底的行业报告显示：2016年，近40%的公司开始或正在实施和扩展大数据技术应用。...

近几年大数据被人提及的次数越来越多，西线学院年底的行业报告显示：2016年，近40%的公司开始或正在实施和扩展大数据技术应用，另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4%的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。

大数据与互联网相辅相成，数据时代下一定会有更多新的喜人成果。那么，2017年的大数据又会集中在哪些方面呢？结合网上的资料和西线学院老师的看法，我们得出“2017年大数据的8大趋势”。

开放源码   

Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。  一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。内存技术

很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。机器学习  

随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。高德纳咨询公司(Gartner)称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。预测分析  

预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不多。同时，许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增。

  智能app  

企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。在2017年十大战略技术趋势列表中，高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说：“未来10年，几乎每个app，每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。大数据已经不知不觉地深入到了我们生活的方方面面，将来还会有更深层次的渗透，其重要性不言而喻。虽然我们现在不能对其即将影响的行业做出准确的定论和判断，但是可以肯定的是，对我们工作生活的影响会越来越大，即使现在已经极大地方便了我们的生活。网购时，软件会根据以往消费大数据做出推荐；跑步运动，健康软件会根据我们的锻炼习惯和运动轨迹给出合理的饮食和休息建议；出门打车，软件会按照行车习惯数据，自动为我们推荐到达目的地......

大数据行业与数据人才成正比关系，这一点不言而喻。此时大数据行业正值“年轻”，投资前景无限，也是学习大数据专业技能最好的时候。西线集团正是看中了这一点，及时调整自身资源，准备大力拓展西线学院大数据培训业务，立志成为大数据培训的领头羊！

你不一定要阅读原文的

    关注 大数据互联网