2019年大数据发展趋势

大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？

1开放源码

Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。

2 内存技术

很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

3机器学习

随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。

4预测分析

预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不

多。同时，许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增。

5智能app

企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。在2017年十大战略技术趋势列表中，高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说：“未来10年，几乎每个app，每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。

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