數據處理服務發(fā)展趨勢

　　隨著近年來大數據的興起，數據分析環(huán)境和工具上也出現了一些新的變化，使得數據處理和數據分析的界定也不再那么明顯，數據人才也被更多的要求數據處理和分析均需擅長，新的分析平臺也在不斷演進。那么數據處理服務發(fā)展趨勢是怎樣的呢?

　　相對于早期的傳統(tǒng)統(tǒng)計處理思維，大數據時代著實給我們帶來了新的興奮點。 在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析中，尤其對小數據的推斷性分析而言， 傳統(tǒng)的思想我們很多時候會去考慮P值的大小。 而在大數據時代，這個樣本數據量是劇增的，當樣本很大時，傳統(tǒng)的P值檢驗顯得不再那么重要，轉而更多的處理和分析手段， 變成了對目標函數的優(yōu)化問題。

　　在傳統(tǒng)分析中，通常我們會先收集數據，然后人工或半自動化的去進行數據清理，然后采用不同的手段進行分析，然后再后驗證結論的有效性，以及測試模擬的效果。而當優(yōu)化技術和計算機性能的提升，并應用現代IT技術，輔以統(tǒng)計學思想加上數學的發(fā)展，使這一切變得更加自動化， 從而能實現實時或近實時的分析，進而幫助我們進入機器學習時代。

　　數據處理服務發(fā)展趨勢一、開放源碼

　　Apache hadoop、Spark等開源應用程序已經在大數據領域占據了主導地位。一項調查發(fā)現，預計到今年年底，近60%企業(yè)的Hadoop集群將投入生產。佛瑞斯特的研究顯示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增長。 專家表示，2017年許多企業(yè)將繼續(xù)擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用，并尋找方法來提高處理大數據的速度。

　　數據處理服務發(fā)展趨勢二、內存技術

　　很多公司正試圖加速大數據處理過程，它們采用的一項技術就是內存技術。在傳統(tǒng)數據庫中，數據存儲在配備有硬盤驅動器或固態(tài)驅動器(SSD)的存儲系統(tǒng)中。而現代內存技術將數據存儲在RAM中，這樣大大提高了數據存儲的速度。佛瑞斯特研究的報告中預測，內存數據架構每年將增長29.2%。 目前，有很多企業(yè)提供內存數據庫技術，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

　　數據處理服務發(fā)展趨勢三、機器學習

　　隨著大數據分析能力的不斷提高，很多企業(yè)開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一項分支，允許計算機在沒有明確編碼的情況下學習新事物。換句話說，就是分析大數據以得出結論。 高德納咨詢公司(Gartner)稱，機器學習是2017年十大戰(zhàn)略技術趨勢之一。它指出，當今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，創(chuàng)建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統(tǒng)。

　　數據處理服務發(fā)展趨勢四、智能app

　　企業(yè)使用機器學習和AI技術的另一種方式是創(chuàng)建智能應用程序。這些應用程序采用大數據分析技術來分析用戶過往的行為，為用戶提供個性化的服務。推薦引擎就是一個大家非常熟悉的例子。 在2017年十大戰(zhàn)略技術趨勢列表中，高德納公司把智能應用列在了第二位。高德納公司副總裁大衛(wèi)·希爾里(David Cearley)說：“未來10年，幾乎每個app，每個應用程序和服務都將一定程度上應用AI。

　　2017-2022年中國數據處理行業(yè)市場發(fā)展現狀及投資前景預測報告表示，不論傳統(tǒng)行業(yè)，或當下的大數據時代，經驗表明數據處理往往在數據分析產業(yè)鏈中占到80% -90% 以上的工時消耗。有的公司更是出于成本考慮，將整體數據處理業(yè)務單獨外包，使得原始數據缺乏積累和數據管理混亂。這是市場調研行業(yè)發(fā)展的一個隱患。以上便是數據處理行業(yè)服務發(fā)展趨勢的所有內容了。