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  • 未来大数据发展趋势

    千次阅读 2020-07-21 18:59:31
    专家对大数据发展趋势一些预测是值得企业关注。 很多人都认为大数据是一种流行技术,并将会继续存在。对于一些人来说,有些事情并不那么明确,这关系到大数据分析未来发展趋势。很多新兴技术正在迅速发展。...

    专家对大数据发展趋势的一些预测是值得企业关注的。

    很多人都认为大数据是一种流行技术,并将会继续存在。对于一些人来说,有些事情并不那么明确,这关系到大数据分析的未来发展趋势。很多新兴技术正在迅速发展。对于现在或即将使用它们的企业意味着什么?

    那么什么是大数据?它包含了由一个实体保存的结构化和非结构化信息,这些信息对于传统的系统和技术而言规模太大了,它还与处理能力的速度有关。一些企业需要几乎实时的洞察力,大数据软件可以提供这些洞察力,而传统方法则不能。

    如果人们听取专家的建议,那么了解大数据技术和用例的未来将变得更加简单。以下是专家对大数据技术发展趋势的一些概述:

    1.更加关注数据治理

    随着企业不断地收集大量的数据,它们可能会滥用这些数据的风险也随之增加。这就是许多专家期望重新强调数据治理的原因。Sisu Data公司首席执行官Peter Ballis表示,“到2020年以后,数据治理将回到最前沿。”
    他还分享了对数据治理作用的看法。他说,“随着分析和诊断平台的扩展,来自数据的衍生事实将在业务中更加无缝地共享,因为数据治理工具将有助于确保数据的机密性、正确使用和完整性。”

    2.增强分析将加速制定决策

    Gartner公司分析师认为,增强分析会影响大数据的未来趋势。它涉及将人工智能、机器学习和自然语言处理等技术应用于大数据平台。这有助于企业更快地做出决策,并更有效地识别趋势。
    Gartner公司副总裁兼分析师Rita Sallam提出了可能的展望。他说,“这种趋势确实是使分析民主化……这实际上是在短时间内采用更少的技能获得洞察力。”

    3. 大数据将补充而不是取代研究人员的工作

    如今许多大数据平台是如此先进,以至于人们开始期待不久之后可以取代人类的辛勤工作,这是可以理解的。伦敦城市大学高级讲师、数据科学学位项目主管Aidan Slingsby博士认为,这一结果不太可能实现,尤其是在使用大数据协助市场研究等应用领域。
    数据科学有助于识别相关性。因此,数据科学家可以提供以前未曾知道的模式、网络、依赖性。但是,要使数据科学真正增加附加值,就需要市场研究人员了解信息的场景,并解释其原因。
    Ipsos MORI公司首席执行官Ben Page回应了这一观点,他说:“市场研究实际上是在理解人类的行为和动机。数据科学无法独立渗透。”例如,Ipsos MORI公司在其全球团队中拥有1000多名数据科学家,但该公司还雇用了其他专业人员,包括民族专家和行为科学家。

    4.云计算数据将塑造客户体验

    当人们权衡大数据趋势时,云计算成为一个主要的讨论话题。知情人士希望从中了解一些当前情况以及当用户将大数据与云计算结合在一起时可能会发生的情况。
    Talend公司产品营销和API服务总监Nick Piette认为,大数据分析的未来趋势之一是使用信息来增强客户体验。他还认为拥有云优先的心态将会有所帮助。
    他说:“越来越多的品牌互动是通过数字服务进行的,因此,企业必须找到改进更新的方法,并以前所未有的速度提供新产品和服务。”
    那么云计算技术如何融入其中?Piette预测:“考虑到速度,企业将采用现代的云原生模式,该模式通过使用最新DevOps方法开发和管理的现代微服务架构来促进容器化部署。”

    5.公共云和私有云的共存性不断提高

    如今,许多公司已经考虑或正在使用云计算技术。戴尔技术公司首席运营官Jeff Clarke认为,2020年将是企业认识到可以同时选择公共云和私有云的元年,而不是只能选择其中之一。
    他指出:“公共云和私有云可以共存的想法在2020年将成为现实。在混合云架构的支持下,多云IT战略将在确保企业具有更好的数据管理和可见性,同时确保其数据保持可访问性和安全性方面发挥关键作用。”
    Clarke还期待私有云在未来不仅存在于数据中心,还将出现在边缘。他说,“随着5G和边缘部署的继续推出,私有混合云将出现在边缘,以确保实时监控和管理数据。这意味着企业将期望更多的云计算服务提供商确保他们能够在所有环境中支持其混合云需求。”

    6.云计算技术将使大数据更易于访问

    云计算的主要优点之一是,它使人们可以从任何地方访问应用程序。Lotame公司首席执行官兼创始人Andy Monfried认为,在这个时代,大多数员工都会知道如何使用自助式大数据应用程序。他解释说:“在20年内,大数据分析可能会在企业的应用更加广泛。企业IT团队经理和IT人员都被认为具有胜任大数据工作的能力,就像当今大多数员工都被认为了解电子表格和PowerPoint一样。大型数据集的分析将成为几乎每个业务决策的前提,就像现在的成本和收益分析一样。”
    然后,他将这一预测与云计算中的大数据技术联系起来。他说,“然而,这并不意味着每个人都必须成为数据科学家。自助服务工具将使大数据分析更容易实现。管理者将使用简化的、类似电子表格的界面来利用云计算的计算能力,并从任何设备运行高级分析。”

    大数据和云计算的趋势和未来方向

    很多企业正在决定使用哪些大数据工具,以及为什么要研究这些趋势,以便做出更明智的选择。这些并不是大数据未来唯一值得关注的趋势,但似乎将会产生重大影响。

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  • 数据的开放和流通是数据资源价值体现的前提和基础,我国数据交易市场仍处在发展的初级阶段,大数据在社会管理和经济...最后,从数据商品化、社会认知建立和市场主体权益保护3个方面提出了对于推动数据资源流通的建议
  • 对于如何积极应对大数据、人工智能时代,有以下几点建议: 一,要准确把握时代脉搏。如今是硬件时代、软件时代、数据时代、智能时代,这个时代就像是潮流一样,滚滚向前,我们一定要跟上时代步伐。不管是互联网...

    对于如何积极应对大数据、人工智能时代,有以下几点建议:

    一,要准确把握时代的脉搏。如今是硬件时代、软件时代、数据时代、智能时代,这个时代就像是潮流一样,滚滚向前,我们一定要跟上时代的步伐。不管是互联网企业还是传统的企业,一定要认识到,数据智能化是一个趋势,智能时代是硬件、软件协同发力的时代,硬件软件数据融合是产业发展的一次新的机遇和契机。

    二.作为企业家代表,我们要加快推进产业的供给侧改革。一定要深挖技术需求,推动好的产品,当然这离不开信息技术,特别离不开大数据、人工智能的助力。

    三,培育新思维。面对大数据、人工智能时代,我们一定要有新思维,比如像用户思维、诚信思维、互联网思维、创新思维、品牌思维、专业思维等。

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  • 大数据、人工智能开启产业发展新时代主要表现在六大方面。 一是以互联网、大数据、人工智能为代表信息通信技术正在成为通用目的性技术。 “未来各个行业都来不开通用技术,都需要具有联网能力大数据挖掘以及人工...

    大数据、人工智能开启产业发展新时代主要表现在六大方面。

    一是以互联网、大数据、人工智能为代表的信息通信技术正在成为通用目的性技术。

    “未来各个行业都来不开通用技术,都需要具有联网的能力大数据挖掘以及人工智能的能力,如果一个行业离开了这些能力,它永远只能是传统行业。而如果这个行业能把这三种能力应用上来,那么对于产业转型升级而言,助力极大。”

    二是信息流成为了引领产业要素资源流动。要以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流,促进资源配置优化,促进全要素生产率提升,为推动创新发展、转变经济发展方式、调整经济结构发挥积极作用。

    传统企业在没有平台,没有数据的情况下,光靠技术,光靠资金已经无法跟掌握信息流的公司开展比拼了。

    三是软件、硬件、数据协同发力助力智能化。随着智能化不断提升,数据正在从软件中分离出来,未来任何一个智能终端都是三部分组成:硬件、软件、数据。硬件主要是要根据算法的要求和数据的特点,不断提高它的运算效率;软件主要是算法的不断创新;数据,只要积累了大量的数据之后,可以从数据中透视新规则。

    四是产业融合创新和升级迭代全面提速。过去几年,以智能终端为例,随着智能终端的不断出现,已经不是一个产业在融合,是多个产业交叉融合。

    五是大数据的威力正在全面爆发。数据正在成为新的生产要素,数据对于推动产业的转型升级,对于促进业态创新正在发挥积极的作用。

    六是网络空间已经成为了经济活动的重要空间。近几年来,全球对网络空间有了新的认识,未来是物理空间和网络空间并驾齐驱,但是物理空间受到了环境的约束,而网络空间不受资源的约束,又零编辑成本,这种情况下,很多企业基于网络空间开展业务,大大降低了成本,拓展了市场范围。

    对于如何积极应对大数据、人工智能时代,也提出了几点建议:

    一 要准确把握时代的脉搏。如今是硬件时代、软件时代、数据时代、智能时代,这个时代就像是潮流一样,滚滚向前,我们一定要跟上时代的步伐。不管是互联网企业还是传统的企业,一定要认识到,数据智能化是一个趋势,智能时代是硬件、软件协同发力的时代,硬件软件数据融合是产业发展的一次新的机遇和契机。

    二.作为企业家代表,我们要加快推进产业的供给侧改革。一定要深挖技术需求,推动好的产品,当然这离不开信息技术,特别离不开大数据、人工智能的助力。

    三,培育新思维。面对大数据、人工智能时代,我们一定要有新思维,比如像用户思维、诚信思维、互联网思维、创新思维、品牌思维、专业思维等。
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    我们很荣幸邀请到徐飞博士做客我们的直播间,徐飞博士是资深的软件架构师,对于技术与商业的结合有非常独特的见解。

    建议在 WiFi环境下观看,土豪随意

    我是谁

    各位观众大家好,2009年,我从佛罗里达大学获得计算机博士学位,毕业后加入了微软的大数据团队 Cosmos,是 Cosmos团队的初始成员之一。5年后,我离开微软,加入了全球数据可视化领域的领导者 Tableau,在里面做架构师,主要负责 Tableau的数据查询相关的构架工作。截至现在,我已经在数据库和大数据领域做了 10多年的研究和开发工作。

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    大数据的起源

    我今天给大家讲的主题是大数据,大数据是前几年特别火的一个话题,但是近两年被人工智能取代了。今天,我就跟你聊聊大数据的前生今世,大数据是怎么诞生的、怎么发展的,将来会是什么样。

    人们通常认为,大数据起源于谷歌的“三驾马车”:谷歌文件系统、MapReduce和 BigTable,这三篇论文分别发表于 2003年、2004年和 2007年。2007年亚马逊也发表了一篇关于 Dynamo系统的论文。这几篇论文奠定了大数据时代的基础。

    为什么因为 Google发表了三篇论文,就有了“大数据”的概念呢?原因众说纷纭。我个人的理解是这样的:Google作为互联网泡沫破灭后第一次上市的大型 IT公司,它的市值在上市之后飞速增长。原因在于,Google的广告业务做得非常成功,而广告业务成功的很大一部分原因是它用了大数据技术。当时,很多相关的互联网企业因此都认为大数据是改变自己命运的机会,因此纷纷加入大数据圈子,入局的有微软、阿里巴巴、雅虎、Facebook、LinkedIn、Twitter等公司。

    抱团取暖的 Hadoop 生态圈

    2008年的时候,大部分公司围绕在一个叫作 Hadoop的项目周围,这个项目最初开始于 2006年 1月,是“大数据之父”道格 · 卡丁(Doug Cutting)把他对谷歌文件系统、MapReduce的实现,从爬虫项目 Nutch里独立出来形成的。Hadoop的主要贡献者是雅虎,Facebook、LinkedIn、Twitter等公司也都贡献了一些影响深远的项目。

    Hadoop系统,在 2008年 6月就比较稳定了。当时 Hadoop并不是很有名,我之所以知道这个事情,是因为我那个时候正在 IBM研究院实习,而我实习的组是 IBM内部两个最早开始使用 Hadoop做研发的组之一。当时我参加了一次 Hadoop在硅谷的活动,这个活动上雅虎的 Hadoop开发人员非常兴奋,因为他们第一次拿到了全球排序算法的冠军。那个会场设置在雅虎,Facebook、LinkedIn和 Twitter的人也都出席了。这些公司除了对 Hadoop的贡献以外,雅虎贡献了 Pig、Facebook贡献了 Hive、LinkedIn贡献了 Kafka、Twitter贡献了 Storm。

    今天去看雅虎,你可能觉得雅虎这个公司已经算是倒闭了,一无是处。但是在 2008年到 2009年的时候,雅虎看起来是非常成功的。雅虎曾经是“互联网第一股”,引领了互联网门户时代的发展。所以那个时候,雅虎自然成了其他互联网初创公司的中心,由它主导大家一起来“造一个轮子”,让这些互联网公司有一套可以和 Google的“三驾马车”相媲美的系统。

    为什么这些公司没有信心单干,自己独立做一套呢?我想主要原因是,这些公司都意识到自己的技术实力和 Google相比差距巨大。

    自己造轮子的微软和阿里巴巴

    Hadoop以外的系统主要有两个:一个是微软自己研发的 Cosmos,中文叫作“宇宙”;另外一个系统是阿里巴巴的 ODPS。

    微软自己研发 Cosmos的原因很简单:一方面,微软当时和开源社区关系不好,无法和雅虎一起合作;另一方面,微软当时虽然是“帝国没落”,但仍感觉自己很厉害,有信心凭借一己之力“造轮子”。

    我当时正在 Cosmos组,整个 Cosmos的技术架构有很多方面像谷歌。当时我们每个新人入门的时候,组内资深老人总是把谷歌的几篇论文给新人,帮助他们入门。可见微软虽然觉得自己厉害,但是没能改变参考谷歌系统的本质。

    阿里巴巴在决定做大数据的时候,实际上成立了两个团队:一个是在 Hadoop基础上做开源系统,另一个是自研一套叫作 ODPS的系统。两边都投入很多人,但是最后 ODPS得到了大力支持,Hadoop团队衰弱了。

    一场大论战

    2008年的大数据圈里发生了一次非常引人瞩目的事件。这次事件的一方是数据库领域的元老级人物迈克尔 · 斯通布雷克(Michael Stonebraker)和大卫 · 德威特(David Dewitt),另外一方是主导了谷歌技术发展的杰夫 · 迪恩(Jeff Dean)。这两群人就谷歌“三驾马车”之一的 MapReduce是创新还是倒退,争得不可开交。

    传统数据库一方以一篇“MapReduce:一个巨大的倒退”(MapReduce:a Step Backward)博文掀起了这场论战。他们认为 MapReduce是数据库领域的人早就淘汰了的,不值一提。但是谷歌那批人觉得 MapReduce是一个伟大的发明。

    此次事件影响深远,但是当时双方的观点都太绝对了。在我看来,两方面都有道理,但是两方面谁都没有看到对方正确的地方。业界有些人则看明白了,并经过论证和思考开发了新系统,比如 Spark。

    Hadoop的生意经

    当一个开源的产品做得越来越好以后,就有人希望从开源产品里面赚钱。在 Hadoop开源中赚钱的标志是 Cloudera公司的诞生。

    2009年,几个人有感于现在的 Hadoop难用,觉得如果能够让 Hadoop这套系统可以变得更容易安装、更好用,可以卖给其他企业赚钱。所以,这几个人成立了一家叫作 Cloudera的公司来做这个生意,并推出了一个 Hadoop版本。

    有关 Cloudera的详细情况,在 Cloudera上市之前,我写了一篇很详细的分析文章,你可以在公众号“飞总聊 IT” 里面找到这篇文章。

    之后有了另外一家公司,叫 MapR。它的印度 CTO原来在谷歌文件系统组工作,他觉得 Hadoop的文件系统太差,就自己在印度召集了一群哥们儿,重新写了一个和 Hadoop兼容的文件系统,做了一个叫作 MapR的 Hadoop版本。

    之后雅虎里面做 Hadoop的团队从雅虎分离出来,成立了 Hortonworks。

    最终整个 Hadoop市场变成了三家分销商的天下。

    交互式查询的风波

    大数据发展史中,谷歌经常扮演“搅局”的角色,这次谷歌发表了一篇论文,介绍了一个叫作 Dremel的系统,也就是现在的 BigQuery。简单来说,BigQuery可以帮助用户很快查到所要的结果。

    BigQuery推出后大家都觉得 Hive太慢了,三大 Hadoop分销商都对交互式查询提出了自己的做法。Cloudera做了一个叫作 Impala的项目,这是一个相对蛮成功的产品,到今天还有比较大的影响力;MapR提出了一个叫作 Drill的项目;Hortonworks的做法是干脆努力提高 Hadoop上的查询语言 Hive的查询效率。

    说到三家公司最后的成长和发展,MapR比较微妙,创始人兼 CTO离开 MapR,成了 Uber的高管;Cloudera和 Hortonworks都已经上市了。

    后 MapReduce时代

    Hadoop发展过程中一个标志性的公司是 Facebook。Facebook开始是开源系统里面非常重要的一个角色,它在 Hive上投入了大量的资源。但是,Facebook在 2012年转做了 Presto。Presto查询速度非常快,也没有用到 MapReduce,它的势头很猛,很快就战胜了 Hive。

    另外一个是伯克利大学 AMP实验室开发的 Spark,Spark的兴起算是 Hadoop生态圈一个比较关键的转折点。Spark的战略非常牛,最开始他们没有跟 Hive一争高下,而是选择了机器学习。Spark兴起以后,慢慢地花了很多力气做 SQL,最近 Spark又在努力做流计算。

    除了 Spark以外,还有另外一个产品叫 Flink。在国内,阿里巴巴用 Flink用得比较多。Flink是德国柏林理工大学团队在 2014年重新开始的一个项目。他们 2008年做了一个项目,但是失败了。这几年的流计算领域,主要就是 Spark和 Flink在竞争。

    大数据的未来

    大数据时代的有些未来是可以预见的。

    第一是数据库能力的提升。谷歌的 Spanner和亚马逊的 Redshift都体现了这种变化:数据库的能力越来越强,它可以解决很多大数据的问题。

    第二点是大数据平台的发展非常强调实时性。流计算现在变得非常重要,我个人很看好流计算的发展。

    第三点是 AI给大数据准备了什么。谷歌的一篇论文中说到,我们可以通过 AI技术给大数据建立更好的索引。我认为,AI促进大数据发展和大数据融合将来是个很重要的方向。

    总   结

    听完我的分享,你可以发现,在商业飞速发展的今天,作为一个技术人员“如何顺势而为”是一个非常值得深思的问题,希望我的《技术与商业案例解读》专栏可以给你启发。

     

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