2017年大数据领域哪些方向2017年值得投资的项目

2017年数据领域的八大发展趋势
  日   行业资讯  在2017年数据社区将会有大量的机会出现,并伴随一些危机性的挑战,下面是对上述问题的纵观。  1.更多的数据科学家将开始使用深度学习  纵观2016年深度学习领域所取得的主要成就,与那些让深度学习变得更加简单的工具发布,以及直接让现有大数据平台和架构整合在一起的工具。显而易见,数据科学家在2017年已不得不选择深度学习,因为通过它可实现的价值已经愈来愈多。看看时间序列和事件数据(包括异常检测),物联网以及传感器相关的数据分析,语音识别,以及文本挖掘推荐,深度学习的用例还有很多。  2.对数据工程相关技能的需求将会持续上升  《哈佛商业评论》杂志在2012年的时候将数据科学家称为“21世纪最性感的职业”,但愿在2017年里对数据科学家的需求会延续下去,但是人才需求将会主要集中在数据工程师(远多于数据科学家)。许多公司在寻找会编程的数据科学家,从而将会需要更多的可以接触生产系统的数据科学家。这些是独一无二的技能,他们也同样会获得除了薪水之外的快乐。  3.越来越多的公司将会在云端使用托管服务  一项最新的O’Reilly调查显示,一个组织在云端感受完大数据之后,往往会催生出更多类似的大数据服务。  现如今很多公司都接触了能够提供存储、数据处理、可视化、分析以及人工智能的托管服务。虽然业内已存在很多可以解决这些问题的开源组件,但专有的托管服务逐渐被证明成为了大众的选择。因为这些工具将会被服务提供商所管理,机构内部的数据专业人士将能够关注手头的问题而不用考虑需要使用什么样的工具――不过他们得学习如何设计、搭建以及管理在云端运行的应用。  4.并不是所有的东西都会迁移到公共云  遗留系统、敏感的数据、安全、合规以及隐私问题将会需要一个混合的架构。这里同样会存在使用定制甚至是私有云的应用,就像为工业物联网设计的Predix或者AWS的CIA。许多公司将会需要能够应对复杂情况的解决方案架构。  5.数据的民主化:任务因工作更简单而简化  提供自助分析的新工具使得许多数据分析的任务变的更加简单。有一些甚至都不需要编程,同时另外一些工具使得在一个工作流下融合代码、图像和文本变得更加简单。这些并不是统计学家或者数据极客的授权用户们做着常规的数据分析,让数据专家们有了更多的时间去处理复杂的项目或者去优化端到端的传输途径和应用。  在这几年里这一切都在发生,我们发现许多使得先进的分析更加民主化的工具正在兴起(譬如微软的Azure),能够支持对大规模的流数据资源进行采集,还使得先进的机器学习能够得到发展和应用(像谷歌的Cloud Platform和亚马逊的Machine Learning)。  6.储存和计算的分离将会加速  加州大学伯克利分校的AMPlab项目在去年十一月已经完成,但是在Apache Spark和Alluxio背后的团队并不是唯一一个强调存储和计算相分离。正如上面所说的那样,存储在云端的流行项目甚至一些最新的深度学习架构使得这个典范更加突出。  7.笔记本和工作流工具会的得到持续的发展  Jupyter的笔记本因为具有能够提供可以解决包括数据清洗、转换、数字化的仿真、统计学模型和深度学习在内许多问题的多元化架构而被数据科学家们使用和重组。(譬如O’Reilly使用Jupyter笔记本作为Oriole Interactive Tutorials的基础)。它对数据小组来说十分有用,因为在notebook里能够创造和分享包含动态代码、公式、可视化和说明性文本在内的文件。通过将Jupyter和Spark连接,你将能够通过简单接口使用Spark编写Python代码而不是使用Linus的命令输入或是Spark shell。  数据专家们将会一直使用多样化的工具。Beaker笔记本能够支持很多编程语言,现在还有将Spark社区作为目标的复合笔记本。(Spark Notebook、Apache Zeppelin及Databricks Cloud)。但并不是所有的数据专家都使用笔记本:因为笔记本不能适应对复杂数据渠道的管理,工作流工具更加适合这点。数据工程师门喜欢软件开发者使用的工具。随着深度学习和其他新技术进入数据科学和大数据社区,我们估计现存的工具将会得到进一步的发展和优化。  8.数据社区将会进一步找出方法来解决像隐私和伦理道德一样的问题。  由于机器学习的普及化、数据资源的多样化以及算法的复杂化,使得透明度变得越来越难实现。在数据应用中实现公平变得比以往更加具有挑战性。纵观2017年我们希望能够看到涉及以下几个方面的国家政策的讨论:对偏见测试的最佳实践以及偏向的理论导致偏向结果的意识在不断提升。  关于作者:Ben Lorica 是O’Reilly 媒体公司的首席数据科学家。( )
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研究人员称,会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心(IDC)预测,到2020年大数据和分析技术市场,将从今年的1301亿美元增加至2030亿美元。&公司对数据可用性要求的提高,新一代技术的出现与发展,以及数据驱动决策带来的文化转变,都继续刺激着市场对大数据和分析技术服务的需求&, IDC副总裁Dan Vesset表示。 &2015年该市场全球收入为1,220亿美元,预计到2016年,这一数字将增长11.3%,并预计在2020年以11.7%的复合年增长率(CAGR)继续增长。&
编者注:CAGR并不等于现实生活中GR(Growth Rate)的数值。它的目的是描述一个投资回报率转变成一个较稳定的投资回报所得到的预想值。我们可以认为CAGR平滑了回报曲线,不会为短期回报的剧变而迷失。
虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,但企业应该如何应用大数据呢?目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长。本文涵盖大数据未来发展的十大趋势,这些趋势可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。
大数据发展趋势
专家预计,机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2017年及以后的大数据项目产生深远影响。
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。
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。
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。
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。
许多企业也将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息,企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击,以减少攻击造成的损失。一些公司正将其安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(如Hadoop)结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。
物联网也可能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告,&31.4%的受访公司推出了物联网解决方案,另有43%希望在未来12个月内部署物联网解决方案。& 随着这些新设备和应用程序上线,许多公司需要新的技术和系统,才能够处理和感知来自物联网的大量数据。
边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。在边缘计算中,大数据分析非常接近物联网设备和传感器,而不是数据中心或云。对于企业来说,这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少,可以提高网络性能并节省云计算成本。它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据,从而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程,使决策者能够更快地洞察情况并采取行动。
对于IT工作者来说,大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。IDC称,&到2018年,美国将有181,000个深度分析岗位,是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。& 由于人才缺口过大,罗伯特&哈夫技术公司预测,到2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%,年薪在116,000美元到163,500美元之间(当然这是美国的标准,中国国内目前尚未统计)。同样,明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%,在135,000美元到196,000美元之间。
10自助服务
由于聘请高级专家的成本过高,许多公司开始转向数据分析工具。IDC先前预测,&视觉数据发现工具的增长速度将比其他商业智能(BI)市场快2.5倍,到2018年,所有企业都将投资终端用户自助服务。
一些大数据供应商已经推出了具有&自助服务&能力的大数据分析工具,专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。 数据分析过程中,信息技术的参与将越来越少,大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作方式之中。
责任编辑:扬扬
作者:佚名
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