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如今，大年夜数据分析市场与几年前比拟已经截然不合。而在将来十年，全球各行各业都将产生变革、立异和颠覆。
在日前宣布的2017年度市场研究申报中，SiliconAngle Media公司的Wikibon分析团队发明，2017年的全球大年夜数据分析市场范围比前一年增长了24.5%.这比前一年的申报中猜测的增长得更快，这主如果因为公共云的安排和应用好于人们的预期，以及云计算的平台、对象和其他解决筹划都在加快融合。此外，企颐魅正在经由过程大年夜数据分析更快速地离开实验和验证阶段，并大年夜安排中获得更高的营业价值。
瞻望将来，Wikibon团队猜测，2027年全球大年夜数据分析市场的年增长率将以11%的速度增长，将达到1030亿美元。经由过程在物联网(IoT)、移动性和其他边沿计算用例中采取大年夜数据分析技巧，大年夜部分市场可以保持将来几年的增长。
尽管大年夜数据分析采取的猜测看起来很乐不雅，但仍存在很多持续性的问题，应用户试图最大年夜限度地应用这些技巧的投资价值受到挫折。个中最重要的是：
将来十年大年夜数据分析成长的重要趋势
正如Wikibon团队的研究证实的那样，将来十年将推动大年夜数据分析行业成长的重要趋势如下：
公共云供给商正在扩大年夜其影响力。大年夜数据行颐魅正环绕全球三大年夜重要公共云供给商亚马逊收集办事、微软Azure和谷歌云平台供给响应的产品和办事，而大年夜多半软件供给商也在构建解决筹划。这些和其他大年夜数据公共云供给商(包含像IBM和Oracle如许已进入行业的大年夜数据供给商)正在供给托管的IaaS和PaaS数据湖，鼓励客户和合作伙伴开辟新的应用法度榜样，并赞助客户迁徙遗留应用法度榜样。其结不雅是，纯粹的数据平台和NoSQL供给商似乎成长比较平淡，日益被多元化的公共云供给商统治的大年夜型数据范畴所边沿化。
与私有云比拟，公共云的优势持续扩大年夜。公共云正在成为每个客户细分范畴首选的大年夜数据分析平台。这是因为公共云解决筹划比内部安排客栈更为成熟，增长了更丰富的功能，并且拥有成今天益增长。公共云正在开辟其应用法度榜样编程接口生态体系，并加快他们的治理对象的速度，跨越了为内部安排而设计的大年夜数据分析解决筹划。
混淆云正在成为企业大年夜数据的过渡站点，以便在公共云中实现更周全的安排。混淆云是大年夜多半大年夜型企业的大年夜数据筹划，但主如果作为一种过渡计谋。这是因为天平允在向企业倾斜，将更多的大年夜数据资产放在公共云上。熟悉到这一趋势，传统大年夜数据供给商正在针对混淆应用案例优化其产品。出于同样的原因，基于内部安排数据中间的大年夜数据平台正在重建架构，欲望安排在公共云中。
基于云计算的大年夜数据孤岛融合正在加快企业实现价值的速度。用户开端加快将孤立的大年夜数据资产整合到公共云中的速度。公共云供给商的主导地位正在崩溃困扰企业擞眯大年夜数据架构的跨营业孤岛。同样重要的是，基于云计算和基于内部安排的大年夜数据解决筹划正融合到集成产品中，旨在降低复杂性，并加快实现价值的速度。更多解决筹划供给商正在供给标准化的API，以简化拜访，加快开辟，并在全部大年夜数据解决筹划客栈中实现更周全的治理。
立异型大年夜数据始创公司将越来越复杂的人工智能应用推向市场。立异的应用法度榜样供给张开端经由过程基于人工智能的解决筹划颠覆大年夜数据的竞争格局。来改过的市场进入者的威逼在各个大年夜数据范畴都在加快增长，个中大年夜部分立异都是为公共云或混淆云安排而设计的。以前几年来，很多新的数据库、流处理和数据科学始创公司已经进入市场。
Hadoop正在成为大年夜数据难题中的一部分。有迹象注解，人们将Hadoop视为一种传统的大年夜数据技巧，而不是颠覆性营业应用法度榜样的┞方略平台。尽管如斯，Hadoop是一种成熟技巧，广泛用于很多用户的IT组织中的关键用例(如非构造化信息提炼)，并且在很多组织中仍然具有很长的应用寿命。推敲到这一经久前景，供给商经由过程在自力开辟的硬件和软件组件之间实现更腻滑的互操作性，赓续进步产品机能。
用户越来越多地在开放的生态体系中混淆和匹配多供给商的大年夜数据安排。一些大年夜数据供给商正在供给包含专有、非标准或非开源组件的解决筹划。客户正在应用当今竞争激烈的市场，大年夜大年夜数据分析厂商处获掏出续的加强功能。反过来，供给商则将他们的对象解耦为模块化架构，客户可以在各类功能级别交换组件。对于欲望经由过程完全的供给商锁定在以前的市场中获得可持续份额的供给商而言，这是最好的办法。
数据库正在经由过程立异办法进行解构和重组。大年夜架构角度来看，人们以前熟悉的数据库正在削减。人们正在采取流媒体、内存和无办事器大年夜数据分析基本架构。供给商正在摸索从新构建核心数据库功能以知足新兴需求的新办法，例如主动化机械进修管道和面向边沿的认知物联网分析。在这一演变过程中，跟着更多高机能事务分析功能集成到各类数据平台中，分析和应用法度榜样数据库正在融合。此外，数据库存储引擎正在成为重要用于机械数据的存储库，可经由过程替代构造(例如键值索引和对象模式)进行寻址。
数据科学对象链的端到端的DevOps管道越来越主动化。大年夜数据加强的编程将持续增长。开辟人员可以应用越来越多的DevOps对象来主动化机械进修、深度进修和其他人工智能资产的开辟、安排和治理中的各类义务。这些解决筹划典范围越来越广泛，甚至应用专门的机械进修算法来推动超参数调剂等机械进修开辟功能的成长。
打包的大年夜数据分析应用法度榜样正变得越来越普及。将来十年，更多用户将以预构建、预培训和模板化云办事的方法获得大年夜数据分析解决筹划。更多的┞封些办事将主动调剂其嵌入式机械进修、深度进修和人工智能模型，以持续供给最佳营业结不雅。更多的┞封些办事将纳入预先练习的模型，客户可声调剂和扩大到本身的特定需求。
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本文标题：大数据分析：正在进行云驱动的转变
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