2018 年值得关注的大数据和分析趋势

Devine

让我们来看看行业领导者对于 2018 年值得关注的大数据和分析趋势有何看法。 Shweta 古普塔 数字 vidya 1Shweta Gupta，Digital Vidya 垂直技术副总裁 商业和技能趋势 1 – 企业将开始对其数据项目进行治理 2 – 企业正在转向新的 CXO 职位 – 首席数据官统一其基于数据的业务驱动因素 3 – 在部署团队时，企业将更多地使用数据工程师职位致力于大数据技术 技术趋势 1 –用于数据科学的 Python 将继续在机器学习和深度学习的首选语言中保持突出地位 2 –基于自然语言处理的应用程序将继续增长，重点是处理更多文本数据以进行分析以及实时对话和帮助。深度学习将在实现这一目标方面发挥重要作用。 3 –更多地采用大数据技术：用于数据工程的 Hive 和 SparkSQL，以及通过其机器学习和图形库进行实时流处理的 Spark。 巴武克查瓦拉Bhavuk Chawla，DataCouch.io 创始人 开源世界席卷了整个行业。

几乎每个公司都开始采用它。Spark和Kafka等框架已成为大数据分 富人人数数据 析应用程序的核心。Kafka框架由于多种原因而受到广泛关注，例如提供出色的大规模运行时性能、近乎实时的数据摄取/处理/分析以及易于实现复杂用例。 作为大数据分析相关技术的教练/顾问，我对全球各种技术的演变有一个整体的了解，我总结如下。 在过去的 4-5 年里，我看到全球各个组织的共同趋势如下： 2014年——大数据PoC阶段 2015 – 大数据生产阶段 2016 – 多租户、强化和优化阶段 2017年——“云端大数据分析”阶段 2018 – 看起来更多的公司将实施 – 使用 Tensorflow、Cloudera Data Science Workbench 等框架/平台进行大数据分析 具有多云和混合云策略的云大数据分析 使用 DevOps 自动化端到端分析管道 确保与物联网设备无缝集成 我很高兴能够成为这场大数据分析革命的一部分。 Rohit Kumar，数据科学从业者兼大数据研究员罗希特·库马尔 在机器学习和人工智能时代，公司正在竞相寻求更好的服务和创新解决方案，以实现更好的客户体验。



企业意识到需要比以前更深入地了解大数据，以便服务、留住和赢得新客户。2017 年对于大数据分析来说是重要的一年，许多公司都了解存储和分析从不同来源收集的大量数据的价值。大数据处于不断演变的模式。预计到2018年，大数据市场价值将达到463.4亿美元。让我们来看看明年大数据和分析研究和开发将重点关注的三个主要领域： 物联网影响： 物联网（IoT）将成为2018年数据分析的关键。随着越来越多的人转向智能设备，如智能手表、手机等，以及智能家居和基础设施的大量增加，带来了前所未有的实时激增物联网数据生成。公司和消费者都从基于传感器的实时数据的大量激增中受益。用于大数据处理和实时趋势分析的基于流的平台正在成为最流行的工具之一。随着这些新型智能设备和传感器在世界范围内的普及，将需要更多这样的实时系统和平台，以应对数量、速度和多样性的挑战。 数据云： 如今，云中进行的数据管理和处理量相对较少。