AI、IoT再火，仍然離不開(kāi)大數(shù)據(jù)分析

　　今天的大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)與幾年前的市場(chǎng)截然不同，正是由于海量數(shù)據(jù)的暴增，未來(lái)十年，全球各行各業(yè)都將發(fā)生變革、創(chuàng)新和顛覆。

　　在最近Wikibon分析機(jī)構(gòu)發(fā)布的市場(chǎng)研究報(bào)告發(fā)現(xiàn)，全球大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)在2017年相比前一年增長(zhǎng)24.5%，主要是由于公有云的部署和應(yīng)用強(qiáng)于預(yù)期，以及加速平臺(tái)、工具及其它解決方案的融合。此外，不少企業(yè)正在通過(guò)大數(shù)據(jù)分析更快脫離實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證階段，并從部署中獲得更高的商業(yè)價(jià)值。

　　展望未來(lái)，Wikibon預(yù)測(cè)2027年整體大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)的年增長(zhǎng)率將以11%的速度增長(zhǎng)，全球?qū)⑦_(dá)1030億美元。其主要市場(chǎng)來(lái)源于物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)端和邊緣計(jì)算等中采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

　　未來(lái)十年大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢(shì)

　　正如Wikibon的研究所證實(shí)，未來(lái)十年將推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展的主要趨勢(shì)如下：

　　公有云供應(yīng)商正擴(kuò)大其影響力。大數(shù)據(jù)行業(yè)正圍繞三大主要公有云供應(yīng)商，即AWS、微軟Azure和谷歌云平臺(tái)，大部分軟件供應(yīng)商正在構(gòu)建可以在這些平臺(tái)運(yùn)行的解決方案。除此之外，數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商正在提供托管的IaaS和PaaS數(shù)據(jù)湖，鼓勵(lì)客戶(hù)和合作伙伴開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用程序，并將其遷移到其中的舊應(yīng)用程序中。因此，純數(shù)據(jù)平臺(tái)、NoSQL供應(yīng)商在日益被多元化的公有云供應(yīng)商的大型數(shù)據(jù)領(lǐng)域逐漸陷入邊緣化。

　　公有云優(yōu)于私有云的優(yōu)勢(shì)繼續(xù)擴(kuò)大。公有云正逐步成為客戶(hù)群的首選大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。這是因?yàn)楣性平鉀Q方案比內(nèi)部部署堆棧更為成熟，增加了更豐富的功能，且成本日益增加。另外，公有云正在增加其應(yīng)用程度編程接口生態(tài)系統(tǒng)，并加快開(kāi)發(fā)管理工具的速度。

　　加速融合以企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。用戶(hù)開(kāi)始加快將孤立的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)融合到公有云的速度。而公有云廠(chǎng)商也在優(yōu)化困擾私有大數(shù)據(jù)架構(gòu)的跨業(yè)務(wù)孤島。同樣重要的是，云數(shù)據(jù)和本地?cái)?shù)據(jù)解決方案正融合到集成產(chǎn)品中，旨在降低復(fù)雜性并加快實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。更多的解決方案提供商正在提供標(biāo)準(zhǔn)化的API，以簡(jiǎn)化訪(fǎng)問(wèn)，加速開(kāi)發(fā)，并在整個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案堆棧中實(shí)現(xiàn)更全面的管理。

　　大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司將越來(lái)越復(fù)雜的AI注意應(yīng)用程序推向市場(chǎng)。過(guò)去幾年來(lái)，許多新的數(shù)據(jù)庫(kù)，流處理和數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司加入到市場(chǎng)中。不少公司也開(kāi)始通過(guò)AI的解決方案加入到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中。其中大部分創(chuàng)新方案都是為公有云或混合云部署而設(shè)計(jì)的。

　　新興解決方案逐漸替代傳統(tǒng)方法。越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)平臺(tái)供應(yīng)商將涌現(xiàn)出融合物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和流計(jì)算的下一代方法。這些大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能管理端到端devops管理進(jìn)行優(yōu)化。此外，不少大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)正在為AI微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)邊緣設(shè)備。

　　Hadoop 地位屹立不倒。Hadoop 現(xiàn)今更多的跡象表明，市場(chǎng)將Hadoop視為傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)，而不是顛覆性業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的戰(zhàn)略平臺(tái)。不過(guò)，Hadoop作為一種成熟技術(shù)，被廣泛用于用戶(hù)的IT組織的關(guān)鍵用例，并且在許多組織中仍然有很長(zhǎng)的使用壽命?？紤]到這一前景，供應(yīng)商通過(guò)在獨(dú)立開(kāi)發(fā)的硬件和軟件組件之間實(shí)現(xiàn)更平滑的互操作性，不斷提高產(chǎn)品性能。

　　打包的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序正變得越來(lái)越廣泛。未來(lái)十年，更多服務(wù)將自動(dòng)調(diào)整其嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和AI模型，以持續(xù)提供最佳業(yè)務(wù)成果。這些服務(wù)將納入預(yù)先訓(xùn)練的模式，客戶(hù)可以調(diào)整和擴(kuò)展到自己的特定需求。

　　大數(shù)據(jù)分析的部署障礙

　　雖然大數(shù)據(jù)分析采用的預(yù)測(cè)看起來(lái)很好，但仍存在許多障礙：

　　復(fù)雜度過(guò)高。大數(shù)據(jù)分析環(huán)境和應(yīng)用程序仍然過(guò)于復(fù)雜。因此，廠(chǎng)商需要繼續(xù)簡(jiǎn)化這些環(huán)境接口、體系結(jié)構(gòu)、功能和工具。以將復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析功能應(yīng)用于主流用戶(hù)和開(kāi)發(fā)人員。

　　成本高昂且效率低下。對(duì)于許多IT專(zhuān)業(yè)人員來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析管理和治理流理仍然過(guò)于孤立，成本高昂且效率低下。供應(yīng)商需要構(gòu)建預(yù)先打包的流程，幫助大型專(zhuān)業(yè)人員團(tuán)隊(duì)更有效、快速和準(zhǔn)備的管理數(shù)據(jù)及分析。

　　缺乏自動(dòng)化功能。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)仍然過(guò)于耗時(shí)且需要手動(dòng)。供應(yīng)商需要加強(qiáng)其的自動(dòng)化功能，以確保提高用戶(hù)技術(shù)人員的生產(chǎn)力，同時(shí)確保即使是低技能人員也能處理復(fù)雜業(yè)務(wù)。

　　對(duì)于企業(yè)IT來(lái)說(shuō)，Wikibon的主要建議是開(kāi)始將更多的大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)工作遷移到公有云環(huán)境中，這也將加速AWS，微軟，谷歌等云廠(chǎng)商提供的快速成熟且低成本產(chǎn)品的能力。