大數(shù)據(jù)已經(jīng)度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現(xiàn)在正在穩(wěn)步向前發(fā)展。你知道大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的幾大趨勢嗎?只有了解到發(fā)展的趨勢，才能從容應對，北大青鳥的老師今天帶你了解這四大趨勢。
 

　　1.數(shù)據(jù)的實時性

　　之前大數(shù)據(jù)遇到的大挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)規(guī)模大，經(jīng)過工業(yè)界多年的努力和實踐，規(guī)模大這個問題基本已經(jīng)解決了。接下來幾年，更大的挑戰(zhàn)在于速度，也就是實時性。而大數(shù)據(jù)的實時性并不是指簡單的傳輸數(shù)據(jù)或者處理數(shù)據(jù)的實時性，而是從端到端的實時，任何一個步驟速度慢了，就影響整個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實時性。所以大數(shù)據(jù)的實時性，包括快速獲取和傳輸數(shù)據(jù)、快速計算處理數(shù)據(jù)、實時可視化數(shù)據(jù)、在線機器學習，實時更新機器學習模型等。
 

　　2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)品全鏈路化

　　全鏈路化是指提供端到端的全鏈路解決方案，而不是簡單的堆積一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件。以 Hadoop 為代表的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品一直被人詬病的主要問題就是用戶使用門檻過高，二次開發(fā)成本太高。全鏈路化就是為了解決這一問題，用戶需要的并不是 Hadoop，Spark，F(xiàn)link 等這些技術，而是要以這些技術為基礎的能解決業(yè)務問題的產(chǎn)品。Cloudera 的從 Edge 到 AI 是我比較認同的方案。大數(shù)據(jù)的價值并不是數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)背后所隱藏的對業(yè)務有影響的信息和知識。

 

　　3.數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴大

　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現(xiàn)在正在穩(wěn)步向前發(fā)展。上游數(shù)據(jù)規(guī)模會繼續(xù)增長，特別是由于 IOT 技術的發(fā)展和成熟，以及未來 5G 技術的鋪開。在可預測的未來，數(shù)據(jù)規(guī)模仍將繼續(xù)快速增長，這是能夠帶動大數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定向前發(fā)展的基本動力。下游數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)還有很多發(fā)展的空間，還有很多數(shù)據(jù)的價值我們沒有挖掘出來。雖然現(xiàn)在人工智能，區(qū)塊鏈搶去了大數(shù)據(jù)的風口位置，也許大數(shù)據(jù)成不了未來的主角，但大數(shù)據(jù)也絕對不是跑龍?zhí)椎模?a href="http://m.zgqgycbs.cn/2018/bigdata/">大數(shù)據(jù)開發(fā)仍將扮演一個重要而基礎的角色?？梢赃@么說，只要有數(shù)據(jù)在，大數(shù)據(jù)就不會過時。
 

　　4.大數(shù)據(jù)底層技術的集中化

　　學習過大數(shù)據(jù)的人都會感嘆大數(shù)據(jù)領域的東西真是多，特別是底層技術，感覺學都學不來。經(jīng)過多年的廝殺和競爭，很多優(yōu)秀的產(chǎn)品已經(jīng)脫穎而出，也有很多產(chǎn)品慢慢走向消亡。比如批處理領域的 Spark 引擎基本上已經(jīng)成為批處理領域的佼佼者，傳統(tǒng)的 MapReduce 除了一些舊有的系統(tǒng)，基本不太可能會開發(fā)新的 MapReduce 應用。在大數(shù)據(jù)的上層應用方面未來將會迎來有更多的創(chuàng)新和發(fā)展，比如基于大數(shù)據(jù)上的 BI 產(chǎn)品， AI 產(chǎn)品等等，某個垂直領域的大數(shù)據(jù)應用等等，我相信未來我們會看到更多這方面的創(chuàng)新和發(fā)展。
 

　　數(shù)據(jù)規(guī)模會繼續(xù)擴大，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)發(fā)揚光大，現(xiàn)在進入大數(shù)據(jù)行業(yè)是一個不錯的時機，如果你還在找大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)，可以考慮下北大青鳥的大數(shù)據(jù)培訓課程，我們有著專業(yè)的課程，不斷的更新著課程，保持技術的前沿。