随着社交，移动和云计算，分析和相关数据的技术已经赢得了一个地方作为数字时代的核心破坏者之一。2015年锯大数据计划从测试到生产，有力地推动利用新的数据技术，功率商务智能移动。2016开杆，五名业内人士分享他们对什么2016拥有商店的数据和分析空间预测。
斯科特•Gnau首席技术官Hadoop分发商Hortonworks他预测，以下趋势将主导2016年的数据和分析:
- 互联网的东西。2016年，企业将着眼于从……中获取价值所有数据,Gnau说。他表示:“这不仅仅是物联网，而是任何事物联网都能提供洞察。”“从数据中获取价值不仅限于设备、传感器和机器，还包括所有数据，包括服务器日志、地理位置和来自互联网的数据。”
- 锯齿状边缘的数据。Gnau说，企业必须把目光从数据中心的边缘延伸到数据的锯齿边缘。2020欧洲杯预赛他指出，现在的数据流来自许多设备、传感器和服务器之外的数据——例如，海洋中的石油钻井平台或太空中的卫星。管理安全边界以及在整个生态系统中提供完整的数据来源是一个巨大的机会。Gnau表示，IoAT创建了一个新的范式，需要新的思维和新的数据管理系统，这些解决方案将在2016年成熟并渗透到企业中。
- 在运动平台的数据。业界将会看到在2016年的运动平台数据的演变“有需要更高级别的平台来处理许多设备协议，并把所有的数据流入Hadoop的，” Gnau表示说。“该平台需要促进多协议通信语言有运动和静止的数据数据的组合是今年一个很大的机会。”
- 大数据变得简单。简化大数据技术的市场需求存在于各个层面:技术层面、消费层面等等。Gnau说，2016年将在简化方面取得重大进展。“不管你是谁——集群操作员、安全管理员、数据分析师——每个人都希望Hadoop和相关的大数据技术直截了当，”他说。“像单一集成开发体验或减少设置或配置文件的数量将开始出现在董事会。”
- Hadoop用于任务关键负载。Gnau预测，在2016年，Hadoop将被用于交付更多的关键任务负载——超出“网络规模”的公司。“虽然像雅虎这样的公司,Spotify和网站都有了显著的企业利用Hadoop,我们将看到Hadoop使用更传统的企业从大量的数据中提取有价值的见解和交付管理新增关键任务分析应用程序根本不可能没有Hadoop,”他说。
创始人兼首席技术官Deepak KumarIT系统管理解决方案提供商Adaptiva预测:
- 这是年份数据得到限制。“数据的使用将变得更加规范，因为供应商将跟不上数据需求的增长，企业也将跟不上不断上涨的成本，”库马尔说。“因此，企业将开始利用监控这些数据的技术。”
- 系统管理将在大数据分析方面变得更加聪明。“的大数据分析解决方案的集成将继续功亏一篑，留下的数据断开孤岛未被发现易腐业务洞察力 - 系统管理将在步骤提供帮助，”他说。
Badri Raghavan，首席数据科学家能源分析专家FirstFuel软件他表示，2016年将会看到:
- 数据的民主化。Raghavan说，多亏了像亚马逊土耳其机器人这样的解决方案，企业和个人将能够更容易地从世界各地收集他们以前无法访问的数据。他说:“不仅数据将更容易找到，而且用户友好工具的出现将使没有丰富数据知识的人能够解析信息，以确保有意义的价值。”
- 对数据隐私的担忧增加。欧洲最近周围设置数据严格的规定，这意味着企业将需要约战略性他们是如何解决数据安全问题。“而不是考虑数据隐私事后物品，人们将需要在解释他们究竟是如何使用数据，并确保符合当地和全球的法律积极，”他说。
- 数据洞察的新应用。Raghavan表示，2016年，组织和个人将利用数据和分析，在能源、体育、社会公益和音乐等行业提供个性化和参与体验。他说:“例如，人们可以根据个人喜好使用数据来改变一首歌(比如很多鼓)。”
Dan Kogan，产品营销总监在商业情报和分析公司Tableau软件预测趋势的大数据空间转换为2016年，其中包括：
- NoSQL收购高根说，将于2016年看到随着企业IT领域的领先一块转移到NoSQL数据库作为方案较少的数据库概念的好处更加明显。“没有任何显示画面比在Gartner的魔力象限寻找操作数据库管理系统，这在过去是由甲骨文，IBM，微软和SAP统治更加令人震惊，”他说。“相比之下，在最近的魔力象限中，我们看到了NoSQL的公司，包括MongoDB的，DataStax，Redis的实验室，MarkLogic和亚马逊网络服务（与DynamoDB），数量上超过了Gartner的领导者的传统数据库厂商象限报告。
- Apache Spark点亮了大数据。阿帕奇星火已经从一个为Hadoop的生态系统所选择的大数据平台，为多家企业的一个组成部分移动。“星火提供了与Hadoop的大幅提升数据处理速度，是目前规模最大的大数据的开源项目，根据星火鼻祖和Databricks联合创始人，马·萨里亚，”高根说。“我们看到越来越多的企业吸引力的用例周围星火，如高盛，其中星火已成为‘大数据分析的通用语言’。
- 大数据长大：Hadoop的增加了企业标准。Kogan说Hadoop的企业能力将在2016年成熟。他说:“随着Hadoop成为企业IT领域核心部分这一增长趋势的进一步证据，我们将看到围绕企业系统的组件(如安全性)的投资增长。”Apache Sentry项目提供了一个系统，用于对存储在Hadoop集群上的数据和元数据实施细粒度的、基于角色的授权。这些都是客户期望从他们的企业级RDBMS平台中获得的能力类型，并且现在正成为新兴大数据技术的前沿，从而消除了企业采用这些技术的又一个障碍。”
- 大数据变得越来越快:选项的扩展增加了Hadoop的速度。Kogan表示，2016年Hadoop将获得传统上与数据仓库相关的性能。他说:“随着Hadoop在企业中获得越来越多的吸引力，我们看到终端用户对快速数据探测能力的需求也在不断增长，他们期望从传统数据仓库获得同样的能力。”“为了满足终端用户的需求，我们看到Cloudera Impala、AtScale、Actian Vector和Jethro数据等技术被越来越多地采用，这些技术使商业用户的老朋友OLAP立方体和Hadoop得以实现——进一步模糊了“传统”BI概念和‘大数据’世界背后的界限。”
- 让终端用户“准备”发现所有形式的数据的选项越来越多。自助服务数据准备工具是爆炸普及。高根说，这部分是由于向企业用户生成的数据发现工具如的Tableau减少的时间来分析数据的移位。“企业用户现在希望也能够减少时间和分析，一些具有多种数据类型和格式处理时是大数据的世界尤其重要准备数据的复杂性，”他说。“我们已经看到了创新的主机，从企业这个领域专注于大数据如Alteryx，Trifacta，Paxata和Lavastorm最终用户数据的准备，而即使看到历史悠久ETL的领导人，如Informatica的与他们的版本的产品大量地投资在这里“。
- MPP数据仓库的增长正在升温……在云端!Kogan说，数据仓库的“死亡”已经被过度炒作了一段时间，但这部分市场的增长已经放缓，这已经不是什么秘密了。他表示:“但我们现在看到，这项技术在云计算领域的应用出现了重大转变，亚马逊在红移领域率先推出了按需云数据仓库。”“红移是AWS增长最快的服务,但现在已经与BigQuery来自谷歌的竞争,长期数据仓库提供的权力玩家如微软(Azure的SQL数据仓库)和Teradata,随着新的初创企业如雪花,赢家地层+ Hadoop世界2015启动展示,在这个空间也获得通过。分析师认为90%的公司已经采用了Hadoop还将保持自己的数据仓库,并与这些新的云服务,这些客户可以动态地扩展向上或向下的存储和计算资源在数据仓库中相对于大量的信息存储在他们的Hadoop数据湖”。
- 这些术语汇聚在一起:物联网、云和大数据。这项技术仍处于早期阶段，但来自物联网设备的数据将成为云的“杀手级应用”之一，并将推动pb级的数据爆炸，科根说。他表示:“基于这个原因，我们看到谷歌、亚马逊网络服务(Amazon Web Services)和微软(Microsoft)等领先的云和数据公司将物联网服务带入生活，数据可以无缝地转移到他们基于云的分析引擎中。”
丹·格雷厄姆，企业系统总经理数据仓库和大数据分析专家Teradata预计，2016年：
- 组织将在Hadoop上点击reset。Graham认为，2016年企业将从过去的部署中吸取教训，重新构建他们的方法。他说:“随着Hadoop和相关的开源技术超越了知识收集和炒作的范围，企业将重新启动(而不是放弃)他们的Hadoop部署，以总结经验教训——特别是在治理、数据集成、安全和可靠性方面。”
- 算法将进入董事会。“算法在采集数据和准备过程中房屋持有和分析升温，”他说。“因此，首席执行官和投资者将开始讨论深度分析为核心业务的目标。”
- 数据湖将最终发现一些杀手级应用程序。Graham说，受数量和成本的影响，数据湖将成为存储原始物联网数据最常见的存储库。他说:“物联网M2M数据的规模将超过内存容量的数量级，促使实现者采用数据湖技术来实现低成本存储。”
- 在数据中心捕获物联网数据的价值会比交易数据更快侵蚀2020欧洲杯预赛。“由于缺乏货币数据字段，因为它是由相同的传感器数据的收集新鲜最更换传感器数据将成为以小时，天或数周低值，”格雷厄姆说。“架构和系统将被迫弥补这一快速下降，以应付保留和处理成本。”
这个故事，“21个数据和分析趋势的将主导2016”最初发表首席信息官 。
