关于大数据的12个分析轨迹

    “大数据”已成为2013年使用频率最高的技术热词之一。相应的市场也在这一年中出现了迅速增长。和大数据相关的Hadoop及其生态系统已经从原先只有非常天才的程序员和工程师才会使用的技术变成了数据科学家们的常用工具。越来越多的企业开始拥抱大数据技术，并将大数据应用引入生产环境中。

    那么，2014年的大数据将会如何发展呢？这里给出的便是大数据明年可能划出的12个预言轨迹。

    人们不再谈论大数据而是开始赋予其意义

    2014年，“大数据”作为一个技术热词的吸引力将会消散，人们会更关注大数据本身的价值所在。例如Gainsight公司就在其IaaS平台中利用大数据分析提供所谓“客户成功管理”服务。Gainsight相信，在2014年，每家云应用提供商都将会在其后端的基础设施中支持大数据。

    Hadoop将从新奇玩意变成关键组件

    云环境并非大数据技术唯一可以一显身手的地方。2014年，Hadoop将会从数据批处理和存储转向通用目的的计算基础设施，从而成为企业数据架构的核心组件。这意味着数据分析将会继续成为大数据的首要应用。

    企业挖掘客户数据获得前瞻性

    各类企业正计划认真对待其客户们在与产品客服以及在线客服互动时所留下的所谓数字“面包屑”痕迹，并从中寻找到有价值的内容。而为了实现这一目的，数据分析能力就必须越出BI团队的藩篱，能够为整个企业提供商业价值。

    大数据进入市场营销游戏

    2014年，用于市场营销的数据分析和大数据也会成为一个大年，影响着广告、产品推销和消费者的行为。这些方面的一些关键创新时刻估计将会在世界杯和冬季奥运会期间出现。

    现代分析不再只是数据科学家的事情

    让各业务部门的分析师从事大数据和数据分析，这将比高薪聘请数据科学家更重要。此举将会压低数据科学技能导致的过高薪水。

    从万物互连（Internet of Things）演变为物联网（Web of Things）

    IEEE的专业分会认为，2014年，万物互连——可识别的物体无缝集成到信息网络中——将会让位给真正的物联网。而物联网将会充分发挥移动设备和传感器观察并监控其周边环境的能力，增强现实世界中的物体与其Web副本之间的协同性。

    物联网将会生成大量与现实世界相关的数据，因而会要求智能化的解决方案在现实世界与相对应的数字世界资源之间赋予连接性、网际互连和相关性。

    从大数据到巨量数据

    数据的规模、速度和种类（volume、velocity and variety）在2014年将会继续呈指数级发展，因此更需要一些简单的分析工具来驾驭这些“数据洪流”。

    IEEE称，“正是这3个V让大数据成了非常难以制服的老虎。技术世界如今还跟不上培训数据科学家，为各行各业提供易用工具的庞大需求，尚无能力将各行业收集到的数据转换成有意义的洞察力。而目前已经出现的巨量数据时代更要求在数据管理和分析方面采用新的范式和实践。2014年，竞争就将在这一领域中展开。”

    R语言将取代传统SAS解决方案成为主流

    基于R编程语言的分析是专为数据科学家用于统计分析的，这种分析功能2014年将成为主流，逐渐让传统的编程环境如SAS和SPSS边缘化。

    目前有超过200万用户和300万的分析师们都在寻找更好的解决方案。R语言恰逢其时。

    Hadoop将增强实时定制应用

    来年我们将会看到各种交互应用——Web应用、移动应用、社交应用等的大爆发，它们均基于Hadoop平台构建，可与人们实时交互，实时SQL-on-Hadoop数据库厂商Splice Machine的联合创始人兼CEO Monte Zweben说。

    “2014年将会出现实时的大数据应用平台，”Zweben称。“我们不再只用今天去分析昨天的数据了。你可以分析5分钟之前，甚至1分钟之前的数据了。企业必须得有交互式应用，以便进行实时的决策。”

    Hadoop将得到企业级强化

    2014年，Hadoop将会在安全、运营管理、资源管理和多点复制方面发展得更好，从而获得企业更多的信赖，Zweben说。

    “企业所需要的各种东西Hadoop逐渐都会有，”他说。“而且这些大数据平台也会变得更加规范和标准化。我认为这将会成为一大要点。”

    到2014年底，至少会有一家NoSQL公司成功上市

    大数据平台的商用被广泛认可的标志就是，至少会有一家Hadoop或NoSQL提供商在2014年成功上市，为大数据和云环境提供安全解决方案的Gazzang的总裁兼CEO Larry Wamock做出了这样的预测。

    新的分析堆栈将会出现

    2014年，一个新的数据和分析堆栈将会与数据库、分析和虚拟化等新的解决方案一起出现，这将会对传统的大型数据库厂商带来沉重打击。传统厂商也将会以匆忙拼凑出的新的解决方案加以应对。

（编辑：ASP站长网）