京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年5个大数据技术预测_数据分析师培训
大数据技术快速进化,各种迹象显示2015年仍将持续。MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder预测,在2015年里,五大发展将会主导大数据技术。
在短短几年里,大数据技术从炒作的概念变为新数字时代的核心破坏者。2014年,公司里越来越多的大数据举措从测试步入生产。2015年,大数据将在企业里进一步推进,使用更多的用例(特别是实时用例),Hadoop分布式专家MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder说。
Schroeder说:“今年,机构将覆盖之前的初次批量实现,进行大数据实时部署。现有的行业领导者和那些后起之秀已经付出了巨大努力,它们通过将新的大数据平台合并到‘动态’数据分析中来影响业务,这些实现将驱动行业的发展。”
Schroeder说五大发展将会主导2015。
1.数据敏捷性成为焦点
对于许多需求来说,遗留的数据库和数据仓库的处理过程过于缓慢和僵化,因此数据敏捷性是大数据技术发展的驱动力之一。在2015年,Schroeder认为,随着机构将他们的注意力从捕获和管理数据转换到使用它们,数据敏捷性将会更加集中。
他说:“遗留的数据库和数据仓库如此昂贵,以至于需要DBA对数据进行全面综合和结构化。前期的DBA成本推迟了对新数据源的访问,而随着时间的推移,这刚性的结构也很难改变。最终的结果就是,遗留数据库不够敏捷,不能满足今天多数组织的需要。”
他补充说:“最初的数据项目集中在目标数据源的存储。机构将会把自己的注意力转移到数据敏捷性上,而不是关心正在管理着多少数据。执行和分析数据的能力又是如何影响操作的?当用户偏好、市场条件、竞争行为和操作状态发生变化时,如何才能快速适应和响应?这些问题将会在2015年指引大数据的投资和规模。”
2.机构从数据湖泊转移到数据处理平台
从某种程度上来说,2014年是数据湖泊(或者数据中心)的一年。基于对象的存储仓库以其原生格式(无论是结构化的、非机构化的或半结构化的)保存着原始数据,直到可以使用。数据湖泊有着强烈的价值主张,它们代表着一个可伸缩的基础结构,这样的结构经济(降低了成本)又敏捷。
Schroeder认为,随着处理数据的多计算和执行引擎就位,数据湖泊将会在2015年继续发展。它不仅会更有效,它还会创建一个单点管理和一个单点安全。
“在2015年,随着机构从批处理转移到实时处理,将Hadoop、数据库和基于文件的引擎集成到他们的大规模处理平台,数据湖泊将会有所发展”,他说。 “换句话说,它并不是关于数据湖泊中支持大量查询和报告的大规模存储。2015年的大趋势是,围绕事件和数据的实时持续访问和处理,以此来获取稳定的状态和及时采取行动。”
3.自助服务大数据成为主流
大数据工具和服务的进步意味着,在2015年,商业用户和数据科学家访问数据的瓶颈将逐渐缓解,Schroeder说。
2015年,IT将会拥抱自助服务大数据,允许商业用户使用大数据自助服务,他说。“自助服务授权开发者、数据科学家和数据分析师直接控制对数据的探索。”
“之前,需要IT技术来建立集中的数据结构”,他补充道。“这是一种耗时和昂贵的做法。对于一些用例,Hadoop已经使得企业适应了‘结构准备好’。高级一点的机构将会转移到执行上的数据绑定,远离中心结构,以此来满足持续的需求。自助服务加快机构利用新数据源以及回应机会和威胁。”
4.Hadoop供应商整合:新商业模式的发展
早在2013年,因特尔引入了它自己的Hadoop版本,声称这个版本将会与原版有所不同,它采用一种增强的方法,将Hadoop直接置入到因特尔的机器中。但是一年后,因特尔放弃了它自己的版本,然后重磅推出Hadoop发行版供应商Cloudera。
当时,因特尔注意到,客户们都在观望Hadoop市场如何打开。Hadoop的选择实在是太多了。Schroeder相信,Hadoop供应商的整合在2015年将会继续,而失败者将会停止它们的发行版,将注意力转移到其它地方。
“现在,我们已经贡献开源代码20年了,它为市场提供了巨大的价值”,Schroeder说。“技术处于成熟阶段。技术生命周期始于创新和高度差异化产品的创造,止于产品最终商业化。[Edgar F.] Codd于1969年使用创新而建立了关系数据库概念,1986年也导致了Oracle IPO,而起始于1995年的第一个MySQL版本。所以历史上,数据库平台技术成熟之前,为了看到商业化,它花了26年时间的创新。”
“在技术成熟周期中,Hadoop是比较早的,自Google发布萌芽的MapReduce白皮书起,仅仅只有十年的时间”,他补充道。“在初级概念发布仅10年后,Hadoop在全球被采用,超越以往任何其它数据平台。Hadoop正在创新阶段,所以供应商误采用‘Red Hat for Hadoop’策略已经在市场上出现了,尤其是因特尔和最近的EMC。”
Schroeder相信,2015将会见到一个崭新的、更微妙的开源软件的发展,它们会结合深度创新和社区开发。
“开源社区对于建立标准和共识是至关重要的”,他说。“竞争是催化剂,它将Hadoop从最初的批分析处理器转换成一个全功能数据平台。”
5.企业架构师不再炒作大数据
2015年将会看到,企业架构师会成为焦点,因他们对Hadoop技术的深入理解,得到定义更好和更成熟的大数据应用需求说明,包括像高可用性和业务连续性等元素。
“在数据中心中,随着机构快速从试验转移到实际应用,企业架构师将前台和中心转移到实际应用”,Schroeder说。“IT领导在决定适应SLA的基础架构、提供高可用性、业务连续性和适应关键业务需求上就很重要了。在2014年,围绕Hadoop蓬勃发展的生态系统,拥有大量的应用、工具和组件。在 2015年,市场将集中在将Hadoop集成到数据中心,并交付业务结果所需的跨平台差异和架构上。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. SUM:基础数据求和 作用:对单个值、单元格引用或单元格区域中的数值进行求和,是 Excel ...
2026-10-27一、引言 对于社交类产品而言,次日留存是衡量用户初次体验好坏、判断用户是否愿意持续留在产品内的核心指标。新用户下载注册后 ...
2026-10-27一、为什么引用透视表不能直接点单元格 在 Excel 里,普通表格引用单元格直接写 =A1 就行。但数据透视表有个特殊问题:你点出来 ...
2026-10-27