大数据是信息技术迅速发展的结果，大数据的出现，无非是人类存储和使用数据能力提高的结果。大数据之所以被称为大数据，不仅仅是因为数据量巨大，还因为数据价值的放大，也就是说，大数据应该具有巨大的价值。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务是新一代信息技术的应用形式。这些应用程序不断产生大数据。未来我们的生活能否达到更高的水平，重要的是利用这些大数据，准确地说是数据分析。

　未来十年大数据分析的发展趋势

　　正如Wikibon的研究所证实，未来十年将推动大数据分析行业发展的主要趋势如下：

　　公有云供应商正扩大其影响力。大型数据行业以AWS、Microsoftazure、Google云平台等主要公共云提供商为中心，构建了大部分软件供应商可以在这些平台上运行的解决方案。除此之外，数据库供应商正在提供托管的IaaS和PaaS数据湖，鼓励客户和合作伙伴开发新的应用程序，并将其迁移到其中的旧应用程序中。因此，纯数据平台、NoSQL供应商在日益被多元化的公有云供应商的大型数据领域逐渐陷入边缘化。

　　公有云优于私有云的优势继续扩大。公有云正逐步成为客户群的首选大数据分析平台。这是因为公共云解决方案比内部部署堆栈更加成熟、功能更加丰富、成本更高。另外，公有云正在增加其应用程度编程接口生态系统，并加快开发管理工具的速度。

加快融合实现企业的商业价值。用户开始加快将孤立的大数据资产融合到公有云的速度。而公有云厂商也在优化困扰私有大数据架构的跨业务孤岛。同样重要的是，云和本地数据解决方案正被纳入集成产品中，目的是减少复杂性，加速实现业务价值。更多的解决方案提供商正在提供标准化的API，以简化访问，加速开发，并在整个大数据解决方案堆栈中实现更全面的管理。

大数据初创企业将越来越复杂的人工智能关注应用推向市场。过去几年来，许多新的数据库，流处理和数据初创公司加入到市场中。不少公司也开始通过AI的解决方案加入到市场竞争中。其大部分的革新方案是为了引入公共云或者混合云而设计的。

　　新兴解决方案逐渐替代传统方法。越来越多的大数据平台供应商将涌现出融合物联网、区块链和流计算的下一代方法。这些大型数据平台主要针对机器学习、深度学习、人工智能管理的端对端devops管理进行了优化。此外，不少大数据分析平台正在为AI微服务架构设计边缘设备。

　　Hadoop 地位屹立不倒。Hadoop 现今更多的迹象表明，市场将Hadoop视为传统大数据技术，而不是颠覆性业务应用程序的战略平台。不过，Hadoop作为一种成熟技术，被广泛用于用户的IT组织的关键用例，并且在许多组织中仍然有很长的使用寿命。考虑到这一前景，供应商通过在独立开发的硬件和软件组件之间实现更平滑的互操作性，不断提高产品性能。

　　打包的大数据分析应用程序正变得越来越广泛。未来十年，更多的服务将自动调整其嵌入式机器学习、深度学习和人工智能模型，以不断提供最佳的商业效果。这些服务将纳入预先训练的模式，客户可以调整和扩展到自己的特定需求。

　　大数据分析的部署障碍

　　虽然大数据分析采用的预测看起来很好，但仍存在许多障碍：

复杂性太高了。大型数据分析环境和应用仍然很复杂。因此，厂商需要继续简化这些环境接口、体系结构、功能和工具。将复杂的大型数据分析功能应用于主要用户和开发人员。

　　成本高，效率低。对于许多IT专业人员来说，大型数据分析管理和治理流程仍然是孤立的，成本高昂，效率低下。供应商必须构建一个包装流程，以帮助大型专家团队更加高效、快速、准备好的管理数据和分析。

　　缺乏自动化功能。大数据分析手机应用程序的开发设计和实际操作依然过度耗时和手动式。供应商需要加强其的自动化功能，以确保提高用户技术人员的生产力，同时确保即使是低技能人员也能处理复杂业务。

　　大数据时代已经来临，并逐渐渗透到各个行业领域之中。对于企业IT来说，Wikibon的主要建议是开始将更多的大数据分析开发工作迁移到公有云环境中，这也将加速AWS，微软，谷歌等云厂商提供的快速成熟且低成本产品的能力。