数据管理和分析趋势正在改变世界

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那么到底产生了什么本质性的变更?在制订架构和采购策略并在这些范畴做出决定计划时，你须要留意什么?接下来我们会评论辩论在分析范畴产生的7个影响深远的变更，并将它们一一出现。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

Hadoop始终是基本

是的，那些大年夜数据项目标掉败率很高;并且Spark在某种程度上已经代替了Hadoop，越来越多的客户开端自力运行它，所以业界开端责备Hadoop…并且不再提到它的名字。所以你认为Hadoop必定已经由时了，对吧?

错!如今每小我都在谈论数据湖，很多时刻，那只是Hadoop的代码。并且，固然很多公司正在云存储中实现他们的数据湖，也经常应用Hadoop生态体系技巧来分析这些数据。除此之外，当开端应用云存储来模仿HDFS、Hadoop的文件体系时，你就会心识到云数据湖和Hadoop数据湖并没有本质差别。

好消息是，本年Hadoop将会做它一向应当做的工作:低调地被很多企业接收，并将成为浩瀚半据对象之一，发挥颇┞方略感化。恰是这些数据技巧的结合，包含Hadoop、Spark、Business Intelligence (BI)和数据仓库，使合适前的分析市场如斯令人高兴。

再会!企业级贸易智能栈

本年早些时刻，作为一俭朴业级贸易智能公司，MicroStrategy宣布向其前端竞争敌手做出让步，惹人他们的产品。MicroStrategy信赖可以经由过程应用后端OLAP平台以及相干的数据处理来竽暌汞利。该公司似乎意识到了在数据可视化和仪表板方面的竞争是比较艰苦的，即使可以或许取获成功，也会带来收益递减。

那么后端是否足以保持企业收入并持续增长?我们拭目以待。但有一点是肯定的，单一的企业级贸易智能客栈已经开端解体，新的挑衅即将开端。

数据分层

也许你熟悉数据分层的概念，比如数据存储与其拜访频率的相干性。“热点”数据，即最常用的数据，有时拜访请求会被路由到异常快的存储，比如固态硬盘，甚至是CPU缓存中;而冷门数据平日存储在更老的，但更便宜的扭转硬盘驱动器之中。

实验数据集存储在数据湖中最好;逻辑上，高度审查的数据集最好存储在数据仓库中。中级数据集可能比较合适放在Hadoop或云存储中，但平日会应用IBM Big SQL，Microsoft PolyBase和Oracle Big Data SQL等SQL-on-Hadoop对象大年夜关系型数据库中进行萌芽。

还有一种层次构造可能会根据数据是用于设计机械进修模型照样仅用于分析来对数据进行分层，其他的层次构造可能由数据源的可托度来定义。

层次构造之所以重要，是因为响应的对象和技巧也存在分级，包含萌芽端的贸易智能和大年夜数据分析对象，以及存储库端的事务型数据库，NoSQL数据库，数据仓库和数据湖。固然最终，层次构造可能会得到家化，技巧可能会趋于整合，然则如今有了这么多的技巧选择，我们就须要数据中的层次构造来规定我们在对象链安排中的最佳实践。

可视化商品

MicroStrategy宣布与Tableau，Qlik和Power BI进行合作不仅仅是对竞争敌手的让步。事实上，这三种自助贸易智能对象如今已经成为行业标准，进一步为其他想在可视化范畴大年夜显身手的公司设置了障碍。

他们也半数个行业实现了商品化。在Tableau Public，Qlik Sense Cloud Basic和Power BI Desktop(以及Power BI云办事的免费层)之间，可以免费体验入门级分析功能，跟着添加像plotly如许的可视化对象，体验D3生态体系和开源的地舆空间/地图平台，你会发明你的分析才能大年夜受时光限制变成了受金钱限制，你须要经由过程付费来获得更好的产品功能。

如今，用户已经优优胜的数据处理才能看作理所当然，他们固然对此印象深刻，但并不知足于此，好的产品不会具有很明显的竞争优势，但差的产品必定处于竞争劣势。

数据治理

然则您是否知道数据和分析世比赛也在产生着类似的变更?这很难说，因为尽管这种改变不太明显，但它是真实产生的：

固然在以前的一段时光里，数据治理技巧并未受到应有的看重，但如今也开端获得了一些尊敬。欧盟的“通用数据保护条例”(GDPR)就是一个例子-而最终，缺乏足够的治理是本年对有效治理对象需求的一个异常重要的痛点。

即使遵守律例是催化剂，但治理背后还有其他驱动身分。个中最大年夜的一项是数据分类，它们使数据湖中的数据集更有层次，并且更易于发明。数据发明对象可以赞助您经由过程查看数据库和数据湖，申报其数据内部和数据之间的关系和数据流。大年夜另一个角度来讲，这些对象使数据湖本身更具有可用性，对其投资加倍有效。跟着公司对前几年投资寻求更好的回报，数据分类和发明对象将越来越受迎接，进一步推动了治理技巧的成长。

云数据湖 =云数据锁定

我们已经谈到了基于云存储的数据湖的成长趋势。但事实是，这不是一个随机出现的有趣的上云案例，这是重要云供给商的中间卖点和发卖策略。

在特定的云平台上，你存储的数据越多，你就会在这个平台上针对这些数据做更多的工作，包含但不限于数据预备，分析，猜测建模和模型练习(在高端的gpu加快虚拟机上)。云之战是数据存储之战，赢家可能会让你深陷个中。

容器概绫屈

大年夜家都知道，基于Docker的容器技巧在数据中间和软件开辟范畴正在改变一切。这种变革影响巨大年夜且不容小觑。

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Hadoop比来方才宣布了3.0版本，它很快就会支撑在Docker容器中运行YARN资本治理器，大年夜而使Hadoop功课代码的依附项可以根据集群中每个节点上安装的代码而不合。

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