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行业动态|大数据的发展新方向

  大数据一直是过去十年中最具活力和创新力的领域之一,谈到大数据就不能不提云计算和人工智能,三者联系紧密,相互依存,以至于其变化发展之快远远超出了人们的预期。2019年,大数据将继续遵循自身的节奏不断发展,不断探索。

  公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会。企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些中开发更多的绿地应用。

  2019年,三大公有云提供商亚马逊、微软和谷歌将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。

  其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额,展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。

  此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给亚马逊、微软和谷歌,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。

  数据安全性的提高。数据只在可访问时才有用,但数据访问和安全性之间必须保持平衡。工作人员可能是数据安全面临的最大风险,其责任将超越其领导团队。随着黑客利用向工作人员使用自助服务数据的转变,企业将再次成为网络的对象。

  企业会采取传统的商业智能方法,严格控制数据和报表,但这会导致分析的采用率降低,从而导致不明智的决策。现代商业智能将越来越受到青睐,因为它促进了数据治理,并有助于为自助式分析创建安全可靠的,从而产生准确、可访问和审核的仪表板和报告。

  数据可视化将成为企业必备的手段。如今的组织正在接受分析文化,需要数据来支持他们的一举一动。然而,传统的商业智能(BI)方法往往无法数据的力量,因为它们往往太复杂、太、速度太慢。

  数据可视化或商业智能仪表盘将会得到越来越广泛的应用,因为它们可以帮助人们快速接受和消化相关的信息。将图形和图表与功能强大且易于使用的业务分析相结合,意味着每个部门的用户不仅可以看到他们的组织如何实时执行,而且还可以采取必要的行动,防止小问题变成更大的问题,并挖掘新的机会。

  数据资产管理。随着大数据与人工智能在行业中的应用进入深水区,企业将越来越重视数据资产管理方体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一,从而实现技术到业务价值的和变现。 一个比较奇怪的现象是:虽然越来越多的企业尝试采用了大数据技术、也在业务场景中尝试运用AI技术,但行业整体上仍缺少数据资产管理的方体系。换句话说,技术的应用超前于规则、标准和制度。

  事实上,仍然没有太多企业将数据作为资产进行有序、价值的整理,而只是把数据治理工作作为一项必须完成的任务来执行(监管要求等原因)。 2019年数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。即使是大型、领先的互联网公司和科技型企业,在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法,如全链智能管理体系、数据资产的贡献度、资产定义与研发管理的有机整合、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。

  面向AI的分布式计算框架。随着AI成为科技领域的宠儿,以及机器学习技术的进步,对于面向AI的分布式计算系统的需求变得更加迫切。一种激进的声音是Hadoop/Spark已死,市场需要性能更好、扩展性更强、更适应AI时代的计算引擎解决方案。

  Hadoop/Spark阵营的开源分布式社区已成为大数据处理的事实标准,在行业中的应用也在不断深化,各类商业化版本也在为满足更多的行业解决方案而迭代。不过,由于Hadoop/Spark设计的初衷并不是为了构建AI应用,在性能、任务并行、任务状态可变、异构计算(如GPU与CPU)等方面均有一定的问题和瓶颈。

  目前开源社区已经有一些面向AI的分布式计算框架,比如UC Berkeley的Ray项目。与MapReduce和Spark这类并行跑批处理架构不同,AI分布式架构要求支持更细细粒度任务依赖,比如小数据量训练、灵活任务依赖、以及异构计算的优化。而大数据商业化公司、Hadoop发行版厂商如Cloudera(现已于Hortonworks合并),也势必在AI和机器学习应用领域进行产品调整和重构,以提供更多的基于云端的AI解决方案。返回搜狐,查看更多

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