2017年已經到來，大數據在飛速成長。無論是物聯網還是云計算方面，企業技術都在上升，促進了市場的巨大變革。許多公司正在接受將大數據作為這個時代的競爭優勢。在這篇文章中，我們將討論Oracle對大數據2017年及其未來的一些預測。
1、擁抱機器學習的時代
機器學習以前只限于數據科學家，但2017年將全面開放。無論是谷歌的最新排名算法或卓越的電子產品，機器學習都能找到一個立足點。2016年的大數據已經相當龐大了，預計今后將繼續增長，機器學習也會緊隨其后。
無論是業務分析還是其他方面，機器學習都將在大數據背景下入侵一個個領域。這將改變政府和企業在物理和虛擬服務器之間處理數據集的方式，前瞻性的變革領域將包括醫療自動化和能源。
2、云數據內聚
大數據一直被認為能夠很好地響應基于云的服務器，但2017年將擴大其覆蓋面。關于云采用或數據主權的隱私問題預計會得到改善。由于數據集更大，大多數企業可能會轉移到虛擬服務器上。
與將數據遷移到云相比，把云帶到數據中看起來將是一個前瞻性的變化，特定于數據需求的云策略將是至關重要的。
3. 數據驅動應用
大數據技術以前因在信息技術領域的影響而聞名。然而，最近的趨勢證實了大數據分析在企業應用中有著更高采用率。無論是大量AI驅動的應用程序或流媒體客戶端(如Megabox)以及未來的應用，每個企業都將很快實現大數據轉變。
4、物聯網及其集成
物聯網已經接受了很多批評，盡管我們缺乏物聯網創新，但大數據可以幫助物聯網恢復到應有的層次。無論是以移動為中心的應用還是家用小工具，IoT與大數據的配對預計將是2017年革命性的一步。
物聯網應用程序開發將會更加簡單，并且即使在遠處也會感覺到影響。我們正在尋求智能城市的建設，甚至一個全國性的項目。
5、數據虛擬化：成為現實
當談到企業家的想法時，數據孤島的擴散是常見的問題。無論是與NoSQL，Spark還是Hadoop合作，數據庫肯定會在2017年得到提升。必須知道，隱藏的數據集通常很難訪問，因為企業無法確定存儲庫完好。統一接入，一個難以捉摸的實體，數據虛擬化將在2017年得到提升。這種方法將用來進行大數據分析和應用，因為不需要移動數據。
6、使用Kafka
大數據預測一定要提Kafka，一種由Apache提出的技術。Kafka已經呈現出跨越式發展的趨勢，確切地說它可能會在2017年第三季度達到峰值，Kafka預測是大數據預測技術的跑道。
除此之外，在架構方面，一個總線型技術Kafka可以輕松處理數據結構，甚至是數據集——主要集中在數據湖及促進用戶接入方面。
7、云數據系統(預包裝和集成)
從頭開始構建傳統的數據實驗室是很困難的，然而，企業越來越依賴大數據，這促進了集成云數據系統的發展。這些是預先封裝的實體，包括數據科學，分析，數據使用甚至數據集成的復雜性。
2017年將見證專用于大數據湖的預打包云系統的穩步增長。
8. Hadoop HDFS的替代品
Hadoop的HDFS長期以來一直是最受歡迎的分布式文件系統，但對象存儲預計在2017年將會達到同樣的受歡迎程度，原因是其具有更好的數據復制，可用性和備份等特點。
此外，可行性是對象存儲關注的重點。這是基于與HDFS相同的數據層技術的大數據存儲庫。
9. 深度學習可能達到云層次
如上所述，數據虛擬化日后將發展得更好。因此，這種方法將促進大量加速技術的發展，包括NVMe甚至GPU。在2017年，我們還將看到深入學習加入大數據指標。可見的結果將包括非阻塞，大容量，改進的I / O，甚至更好的網絡性能。
10. Hadoop將更加重要
希望利用大數據的用戶和公司正在謹慎地使用Hadoop，但在2017年，我們可能會在每個以數據為中心的項目中看到Hadoop多級部署。Hadoop安全性將作為一個非可選實體出現，并且每個領域的應用程序可能都需要它。
結語
大數據是近乎猖獗的，增長規模絕對首屈一指。然而，隨著物聯網以及社交媒體的發展，大數據應用程序已經出現壓倒性的反應。在2017年，我們一定會看到大量的知情預測，公司甚至可以用更低的成本得到更多的收益，感謝全球采用大數據和相關技術。
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