2016年大数据八大趋势

2016 年大数据八大趋势

对于大数据世界而言，2015 年是重要的一年。随着更多的企业意识到，各种形式和大小的数据对于制定尽可能最好的决策至关重要，而曾经大肆宣传的大数据业已成为标准。在 2016 年，我们将看到支持非关系型或非结构化数据，以及大量数据的系统将继续发展。这些系统将不断演变并日益成熟，实现在企业 IT 系统和标准内良好运作。
这些让业务用户和数据科学家充分意识到大数据的价值。在 Tableau，我们每年都会展开针对业内动向的对话。相关讨论帮助我们整理出了下一年中，大数据最显著发展趋势的列表。以下便是我们对 2016 年的预测。

#datatrends16

NoSQL 接管市场其他阅读材料： Magic Quadrant for Operational Database Management Systems（操作型数据
库管理系统魔力象限）通过去年的大数据趋势报告，我们注意到，通常与非结构化数据联系在一起的 NoSQL 技术在业界的应用不断增加。展望未来，随着无模式数据库概念的优势日益突显，NoSQL 数据库逐渐成为企业 IT 领域的领先技术，而向其转变的趋势也变得清晰起来。Gartner 的“Magic Quadrant for Operational Database Management Systems” （操作型数据库管理系统魔力象限）报告最能体现这一趋势：过去，该领域被 Oracle、IBM、Microsoft 和 SAP 统治；而在最近的魔力象限中，我们看到，在报告的 “Gartner 领导者”象限中，包括 MongoDB、DataStax、 Redis Labs、MarkLogic 和 Amazon Web Services （带 DynamoDB）在内的 NoSQL 公司在数量上超过了传统的数据库供应商。 1 2016 年大数据八大趋势

Apache Spark 为大数据点亮明灯其他阅读材料： Databricks Application Spotlight：Tableau Software（Databricks 应用点睛：
Tableau Software） Apache Spark 已经由 Hadoop 生态系统的组成部分变身，转而成为诸多企业理想之选的大数据平台。Spark 发起人兼 Databricks 共同创始人 Matei Zaharia 表示，与 Hadoop 相比，Spark 提供了大幅提升的数据处理速度，现已成为最大的大数据开放源项目。我们看到越来越多受人瞩目的 Spark 企业用例（例如在 Goldman Sachs 的应用）不断涌现；Spark 已然成为大数据分析的“通用语言”。 2 2016 年大数据八大趋势

Hadoop 项目成熟！企业继续其从 Hadoop 概念证明到生产的过渡其他阅读材料： AtScale’s Hadoop
Maturity Survey highlights Big Data’s relentless growth（AtScale 的 Hadoop 成熟度调查突显了大数据的持续增长）在最近针对 2200 名 Hadoop 客户开展的一份调查中，只有 3% 的调查对象预计在未来 12 个月中减少使用 Hadoop。 76% 已在使用 Hadoop 的调查对象表示，其计划在未来 3 个月内更多使用 Hadoop；最后，在尚未部署 Hadoop 的公司中，近一半表示将在未来 12 个月中部署 Hadoop。该调查还表明，对于正在使用或正在计划使用 Hadoop 的公司，以及使用 Hadoop 成熟度最高的公司而言，Tableau 是其中主要的商业智能工具。 3 2016 年大数据八大趋势

大数据发展壮大： Hadoop 加入企业标准之中其他阅读材料： Information Week - Cloudera
Brings Role-Based Security To Hadoop（信息周 - Cloudera 为 Hadoop 实现基于角色的安全性）我们将看到围绕企业系统（例如安全性）的投资不断增长，这进一步证明了 Hadoop 逐渐成为企业 IT 领域核心部分的发展趋势。Apache Sentry 项目提供了一个系统，该系统可对存储在 Hadoop 群集上的数据和元数据实施细化、基于角色的授权。这些是客户期望其企业级 RDBMS 平台具备的功能类型，而且现在正走在新兴大数据技术的发展前沿，助力消除企业应用方面的又一壁垒。 4 2016 年大数据八大趋势

大数据飞速发展：选项增多，加快 Hadoop 速度其他阅读材料： Tableau 与 Hadoop 的
5 种最佳做法随着 Hadoop 在企业中发挥越来越大的作用，最终用户越来越需要获得与传统数据仓库一样的快速数据探索功能。为满足最终用户的需求，企业越来越多地采用 Cloudera Impala、AtScale、Actian Vector 和 Jethro Data 等技术，以便在 Hadoop 中支持业务用户的“老朋友”— OLAP 多维数据集，这进一步模糊了“传统”商业智能概念和“大数据”世界之间的界限。 5 2016 年大数据八大趋势

最终用户拥有更多的选项，来为探索各种形式的数据做准备。其他阅读材料： Alteryx、Trifacta、Paxata、Lavastorm 和
Informatica 自助数据准备工具呈爆炸式增加。部分原因在于向业务用户生成数据探索工具（例如 Tableau）的转变，减少了分析数据的时间。业务用户现在还希望能够减少准备分析数据的时间和复杂性，在大数据世界中，这对于处理各种数据类型和格式尤为重要。在这一领域，关注最终用户大数据准备的公司（例如 Alteryx、Trifacta、Paxata 和 Lavastorm）涌现了大量创新，甚至历史悠久的 ETL 领导者（例如 Informatica 及其 Rev 产品）也在这一领域投入了大量资金。 6 2016 年大数据八大趋势

云端 MPP 数据仓库发展升温！其他阅读材料： Cloud Data Warehouse Race Heats
Up（云数据仓库竞争升温）数据仓库终将“灭亡”流传已经不是一天两天了，不过这一市场领域的发展在减慢已不是什么秘密。但现在我们看到了这一技术在云端应用的重大转变：Amazon 率先在 Redshift 中采用随需应变的云数据仓库。Redshift 是 AWS 发展最快的服务，不过它现在有了不少竞争对手也在发展这一领域，包括 Google 的 BigQuery、数据仓库领域的长期霸主 Microsoft（产品为 Azure SQL 数据仓库）和 Teradata 的产品以及 Snowflake（Strata + Hadoop World 2015 Startup Showcase 的获奖者）等新兴初创企业。分析师指出，在采用 Hadoop 的公司中，90% 的公司会同时保留其数据仓库，而借助这些新的云端产品，这些客户可以动态扩展或收缩存储量以及计算数据仓库中的资源，而不是其 Hadoop 数据湖中存储的更大量信息。 7 2016 年大数据八大趋势

流行技术融合！其他阅读材料：物物相联：互联设备的数据可视化虽然物联网技术刚刚起步，但是物联网中各设备的数据将成为云端的“杀手级应用”之一，以及 PB 级别数据爆炸的推动者。因此，Google、Amazon Web
Services 和 Microsoft 等领先的云端和数据公司开始发展物联网服务，让数据无缝移动到其基于云端的分析引擎。 8 物联网、云端和大数据实现融合。 2016 年大数据八大趋势

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