大數據增長的速度令人難以想象。全球數十億人每天都在產生難以想像的數據量，研究機構對全球數據規模的預測無疑證明了這一點。問題不在于人們是否會在日常工作中使用大數據，而在于何時開始使用它(如果尚未使用的話)。大數據在可預見的未來將會繼續快速增長。

 

在過去的十年中，數據量以驚人的速度增長。隨著越來越多的組織處理大量數據并迅速采用物聯網技術，數據量將會繼續快速增長。

 

為了調查市場需求并緊跟發展潮流，以下對一些大數據發展趨勢進行簡要概述，如果人們對大數據的技術和市場感興趣，則需要密切關注2021年的這些發展趨勢。

 

在了解大數據市場正在不斷發展以滿足客戶需求之后，Gartner公司對2020年的預測結果仍將在2021年出現。

 

 

增強分析功能通過人工智能和機器學習工具及框架擴展了商業智能(BI)工具包。這是從傳統的商業智能(BI)中產生的，自助式商業智能(BI)為業務用戶提供基于視覺的分析。增強分析是自助式商業智能(BI)的下一個步驟。它將機器學習和人工智能元素集成到組織的數據準備、分析和商業智能(BI)流程中，以提高數據管理性能。

 

增強分析可以減少與數據準備和清理有關的時間，并且無需數據科學家的幫助就可以為商業人士提供見解。

 

 

持續智能是將實時分析集成到當前業務運營中的過程。

 

根據Gartner公司的預測，到2022年，超過一半的主要業務系統將基于實時分析做出業務決策。通過將實時分析集成到業務運營中，并處理當前和歷史數據，持續智能有助于在新數據到達時增強人為決策。

 

許多組織仍然只依靠歷史數據或過時的數據。這樣的組織可能會在快速變化的環境中落后。因此，組織應該不斷且即時地了解其數據。這些數據將提高問題的識別和解決以及做出重要決策的速度。

 

 

DataOps在發展方向上類似于DevOps的實踐，但針對不同的流程。

 

與DevOps不同，它通過跨組織的協作實踐來實現數據集成和數據質量。DataOps專注于減少數據的端到端循環，從數據攝取、準備和分析開始，到創建圖表、報告和見解結束。

 

DataOps為不熟悉數據流的員工處理數據提供幫助。這使得他們可以更多地關注領域專業知識，而不是關注數據如何在組織中運行。

 

 

隨著云計算解決方案在市場上的廣泛應用，新的趨勢和實踐不斷出現。DataOps實踐旨在簡化和加速數據流。這就是為什么DataOps工具包包含所謂的“無服務器”實踐的原因。這種實施允許組織通過在基于云計算的基礎設施中管理數據管道來減少硬件數量，輕松快速地進行擴展，并加快數據流更改。

 

 

實現數據的集成、可靠性和交付需要大量的精力和技能。數據工程師、數據科學家和DevOps工程師需要耗費時間來實施所有DataOps實踐。市場上不斷推出新產品，而這些產品能夠利用組織的數據實施這些實踐。

 

這些產品提供了多種可組合和可擴展的DataOps實踐，允許基于組織的數據開發復雜的數據流，還為組織的數據科學部門提供了API。

 

 

內存中計算是加快分析速度的另一種方法。

 

除了實時數據處理外，它還消除了緩慢的數據訪問，并將所有處理流完全基于存儲在內存中的數據。這使得數據的處理和查詢速度比任何其他解決方案要快100倍以上，這有助于組織制定決策并立即采取行動。

 

 

邊緣計算是一種分布式計算框架，可以在數據源附近進行計算。

 

隨著傳輸到云計算分析解決方案的數據量的增加，原始數據的延遲和可擴展性以及處理速度等問題也隨之出現。邊緣計算方法允許減少數據生產者和數據處理層之間的延遲，并通過將數據處理管道的部分移近原點(傳感器、物聯網設備)來減少對云平臺的壓力。

 

Gartner公司估計，到2025年，將有75%的數據將在傳統數據中心或云平臺之外進行處理。

 

 

數據治理是確保組織內信息有效使用的實踐和流程的集合。

 

安全數據泄露法規和GDPR法規的引入迫使組織更加關注數據。像首席數據官(CDO)和首席保護官(CPO)這樣的新角色已經開始出現，他們負責根據法規和安全策略管理數據。數據治理不僅涉及安全和法規，還涉及組織使用的數據的可用性、有效性和完整性。

 

數據量的快速增長以及法規和合規性要求的不斷提高是全球數據治理市場大規模增長的原因。

 

 

數據虛擬化集成了不同系統的所有組織數據，管理統一的數據以實現集中的安全和治理，并將其實時提供給業務用戶。

 

當使用不同的數據源時，例如來自數據倉庫、云存儲或安全SQL數據庫的數據，就需要組合或分析來自這些不同數據源的數據，以便基于分析做出見解或業務決策。這與ETL方法不同，ETL方法主要從其他源復制數據。數據虛擬化直接尋址數據源并對其進行分析，而無需在數據倉庫中復制數據源。這節省了數據處理存儲空間和時間。

 

 

市場需求總是不斷變化，工具也是如此。在現代數據處理中，越來越多的工程趨勢受到大數據基礎設施的影響。值得關注的軟件趨勢之一是向云平臺遷移。因此，人們看到數據處理從內部部署數據中心轉移到提供數據接收、分析和存儲等服務的云平臺。

 

有了這樣的轉變，并不是所有的工具都能跟上市場發展步伐。例如，大多數Hadoop提供商仍然只支持數據中心基礎設施，而Spark這樣的框架在數據中心和云平臺中都感覺非常舒適。Spark正在不斷發展和快速進步，以滿足市場需求，為組織提供了采用混合云或多云的更多選擇。

 

 

根據市場預測，大數據將繼續增長。到2025年，全球大數據市場的規模將達到驚人的2500億美元。

 

近年來的一些發展趨勢(例如增強分析、內存中計算、數據虛擬化和大數據處理框架)仍然具有現實意義，并將對組織的業務發展產生重大影響。例如，內存中計算的速度是其他任何解決方案速度的100多倍。這有助于組織立即做出決策和采取行動。至于有助于節省數據處理存儲空間和時間的數據虛擬化，到2022年，將近三分之二的組織將采用這種方法。

 

新的趨勢也在出現。像持續智能、邊緣計算和數據操作這樣的強大工具可以幫助改進業務并使事情更快地發生。例如，持續智能同時考慮了歷史數據和實時數據。這會顯著影響組織的決策方式以及決策的效率和速度。到2022年，50%以上的主要業務系統將基于實時分析環境做出業務決策。邊緣計算等方法允許在傳統數據中心或云平臺之外處理數據。據估計，到2025年，組織75%的生成數據將在邊緣進行處理。DataOps工具包中的無服務器實踐已經使組織減少硬件數量，并方便快捷地進行擴展。將近50%的組織已經或計劃在不久的將來使用無服務器架構。

 

版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。