市場已經(jīng)從希望學(xué)習(xí)和了解新的大數(shù)據(jù)技術(shù)的技術(shù)人員，進(jìn)化到想要了解新項目、新公司以及最重要的，組織如何從這些技術(shù)上真實獲益的客戶。根據(jù)John Schroeder，MapR Technologies, Inc.的執(zhí)行主席和創(chuàng)始人的說法，大數(shù)據(jù)部署的加速主因已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了數(shù)據(jù)的價值上。
John總結(jié)了他對2017年市場趨勢的看法，形成以下六個主要的預(yù)測：
1. 人工智能(AI)重新流行
在上世紀(jì)60年代，Ray Solomonoff奠定了人工智能的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，介紹了歸納推理和預(yù)測的通用貝葉斯方法。1980年，美國人工智能協(xié)會第一次全國會議(AAAI)于斯坦福舉行，標(biāo)志了理論在軟件開發(fā)中的應(yīng)用。AI現(xiàn)在又回到主流的討論中，引發(fā)了機(jī)器智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知計算等一系列流行語。為什么AI有年輕化的趨勢?這里面有個三V想法：速度，變化和體量。
可以利用現(xiàn)代和傳統(tǒng)的處理模型來支持三V的平臺可以橫向擴(kuò)展，提供高達(dá)傳統(tǒng)平臺10-20倍的成本效率。
谷歌已經(jīng)記錄了，簡單的算法對大型數(shù)據(jù)集頻繁執(zhí)行，比其他方法使用較小的數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的結(jié)果更好。我們將看到，將人工智能到用于高容量重復(fù)任務(wù)時具有最高價值，在這樣的任務(wù)中，一致性比以主觀誤差和人力成本為代價來獲得人類直觀的監(jiān)督來說，更加有效。
2. 大數(shù)據(jù)帶來管理優(yōu)勢或競爭優(yōu)勢
在2017年，管理與數(shù)據(jù)價值的拔河將是核心焦點。企業(yè)具有關(guān)于他們的客戶和合作伙伴的大量信息。領(lǐng)先的組織將在正規(guī)化和非正規(guī)化的案例之間管理他們的數(shù)據(jù)。正規(guī)化的用例數(shù)據(jù)需要管理數(shù)據(jù)質(zhì)量和血統(tǒng)，從而一個監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以報告和跟蹤源數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。這是強(qiáng)制的和有必要的，但對于非正規(guī)化的用例較為受限，這樣的用例包括客戶360，或者，在更高的基數(shù)、實時和混合的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化能產(chǎn)生更有效結(jié)果的場景下，提供服務(wù)。
3. 公司專注于業(yè)務(wù)驅(qū)動的應(yīng)用程序，以避免數(shù)據(jù)湖泊成為沼澤
在2017年，組織將從“建立它，它們就會來”的數(shù)據(jù)湖的方法，遷移到業(yè)務(wù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)方法。今天的世界需要分析和操作能力，以實時在個例層面解決客戶問題，處理索賠和設(shè)備接口。例如，任何電子商務(wù)網(wǎng)站必須提供個性化的建議和實時價格查詢。
通過將分析與運(yùn)營系統(tǒng)相結(jié)合，醫(yī)療機(jī)構(gòu)必須處理有效的索賠和防止欺詐索賠。媒體公司目前通過設(shè)置機(jī)頂盒提供個性化內(nèi)容。汽車制造商和拼車公司針對汽車和司機(jī)進(jìn)行規(guī)?；幕ゲ僮?。交付這些用例需要一個敏捷的平臺，平臺可以提供分析和業(yè)務(wù)處理的能力，以從額外的用例(從后端分析到前臺業(yè)務(wù))中增加價值。在2017年，組織將積極推進(jìn)超越“問問題”的方法和架構(gòu)，以推動初始和長期的商業(yè)價值。
4. 數(shù)據(jù)敏捷性區(qū)分贏家和輸家
當(dāng)DevOps提供持續(xù)交付時，軟件開發(fā)已經(jīng)變得敏捷。在2017年，處理和分析模型將會繼續(xù)發(fā)展，提供與組織實現(xiàn)數(shù)據(jù)敏捷類似級別的敏捷。在上下文中理解數(shù)據(jù)并采取相應(yīng)業(yè)務(wù)行動的能力，是競爭優(yōu)勢的來源，而不是簡單地?fù)碛幸粋€大數(shù)據(jù)湖。
敏捷處理模型的出現(xiàn)將使相同的數(shù)據(jù)實例支持批處理分析、交互分析、全局消息、數(shù)據(jù)庫和基于文件的模型。當(dāng)一個單一的數(shù)據(jù)實例可以支持更廣泛的工具集時，更靈活的分析模型也將被啟用。最終的結(jié)果是一個靈活的開發(fā)和應(yīng)用平臺，支持最廣泛的處理和分析模型。
5. 區(qū)塊鏈轉(zhuǎn)變精選的金融服務(wù)應(yīng)用
在2017年，將在金融服務(wù)中有精選的、轉(zhuǎn)型的用例，這些用例的出現(xiàn)將對數(shù)據(jù)存儲和交易處理的方式具有廣泛的影響。區(qū)塊鏈提供了一個全球性的分布式總賬，這將改變數(shù)據(jù)的存儲和交易處理的方式。區(qū)塊鏈運(yùn)行在分布在世界各地的計算機(jī)上，鏈可以被全世界任何人看到。
交易被存儲在塊中，每個塊均指向前一個塊，每個塊都打上了時間戳，并以一種不可改變方式存儲數(shù)據(jù)。黑客無法破解的區(qū)塊鏈，因為整個世界都能看到整個的區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈為消費者提供明顯的效率。例如，客戶不需要等待SWIFT交易，或擔(dān)心中央數(shù)據(jù)中心泄漏的影響。對于企業(yè)來說，區(qū)塊鏈能幫助節(jié)約成本，并提供了創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的機(jī)會。
6. 機(jī)器學(xué)習(xí)最大化微服務(wù)(Microservice)的影響