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
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21