京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2016年哪些大数据预测不容错过?
2016年大数据领域会发生什么?考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展,你可能觉得这个问题很好回答。而实际上,来自业界的大数据预测大不相同,下面就来看看到底哪些大数据预测值得关注。
1 数据平民崛起
甲骨文公司预测一种新型用户:数据平民(Data Civilian)会崛起。该公司称:“虽然复杂的数据统计可能仍依赖于数据科学家,但数据驱动的决策不会是这样。在未来一年,更简单的大数据发现工具让业务分析员可以寻找企业Hadoop集群中的数据集,将它们重新做成新的混搭组合,甚至运用探索性机器学习方法来分析它们。”
2 大数据会“消亡”
Nucleus Research公司公开发表了不同意见,预测我们所知道的大数据会消亡。该公司称:“在过去两年,每家公司及其人员似乎都推出了某种形式的大数据解决方案。是该告别新奇事物综合征(shiny object syndrome)的时候了。用户会像对待任何数据那样对待和访问大数据,而不是着手解决大数据分析这个既庞大又艰巨的任务。”
3 数据科学将大放光彩
数据科学咨询公司Profusion首席执行官Mike Weston预测,数据科学在银行界会大放光彩。他说:“金融业是率先采用数据科学技术和方法的行业之一。不过,所有银行服务公司采用数据科学的步调远远没有统一。2016年,预计这种局面会有所改变。更好地利用数据和服务个性化会从金融市场进入到零售银行领域。这会给市场营销、客户服务和产品开发带来深远影响。”
4 首席数据官成为“新宠儿”
Blazent 公司首席技术官办公室负责人Michael Ludwig认为,首席数据官(CDO)会成为信息技术领域的“新宠儿”,永远让办公室政治更显错综复杂。他表示:“正是由于大数据很复杂,又需要完整而准确的数据,首席数据官会变得越来越重要。因而,首席技术官和首席信息官需要给首席数据官让出地方,除非确立了明确界定的角色并成立了相关团队,否则高层管理团队中会出现紧张局势。”
5 合并兴起的关键年
许多人预计2016年大数据领域会出现激动人心的事情。Logi Analytics公司的解决方案工程和服务副总裁Charles Caldwell却不这么认为:“如果我展望2016年,并不觉得会出现许多激动人心的事情。其他厂商已给出了云计算、视觉分析和移动等方面的预测,但是那些大多是旧趋势。在我看来,2016年会是合并兴起和为下一大热门技术打基础的一年。”
6 大数据泄密事件频发
大数据领域的“沮丧的黛比”(Debbie Downer)奖授予了BlueTalon公司的首席执行官Eric Tilenius,因为他预测,大企业爆出大数据泄密事件的步伐可能会加快。他说:“2016年,缺乏统一的数据治理,可能会导致企业界迄今面临的最大的安全方面冲击,这相当于移动技术的问世给传统企业边界带来的冲击。依赖支离破碎的方法来控制数据访问,即面对不断变化的数据格局采用不一致的政策,只会在企业数据保护方面留下大漏洞。”
7 Hadoop将处于十字路口
2016年,Hadoop将处于十字路口,它会往哪个方向走?Altiscale公司的首席运营官Mike Maciag给出了他的预测:“2016年,我们会看到Hadoop行业标准得到巩固。2015年年初,我们看到开放数据平台计划(ODPi)正式启动,该计划制定了标准,为大数据生态系统的关键项目如何协同运行指明了方向。由于标准化给客户带来的好处变得更加显而易见,ODPi的成员数量在这一年翻番。我们预计,2016年Hadoop会得到更大的发展和认可,让新的技术和应用程序得以满足由ODPi制定的Hadoop生态系统标准。”
8 物联网2.0出现
Zebra Technologies公司预测:“我们会看到物联网2.0出现。物联网市场会由过去的闭源、专有的第一代解决方案,变成更成熟、基于行业标准、可灵活适应的解决方案。借助开源方法,企业组织能够从数量更多的服务提供商及其各自的API当中作一个选择。”
9 后稀缺经济日渐兴起
OpenText公司首席执行官Mark Barrenechea预测,物联网可能预示着后稀缺经济(post-scarcity economy)日渐兴起。他说:“可以将算法想象成这种应用程序,对物联网及我们生活中方方面面的数十亿个互联设备生成的彼此关联的海量信息进行大数据分析。拥有数据、分析数据、改进和创新成为企业成功的关键,而这一切得益于互联数字化社会。”
外包大行其道
大数据服务提供商Absolutdata公司首席执行官Anil Kaul预测,外包在2016年会大行其道。他说:“我们可以从大数据获得众多有价值的信息,可是访问这些信息颇具挑战性,而且通常不在平常的商业智能范围之内。如今许多公司在与第三方合作,制定并执行大数据分析策略。将外部专家整合到大数据团队中,也许是公司在这个迅速变化的领域保持领先一步的最佳途径。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11