2018年貴陽大數據發展趨勢
2018-09-21
大數據在行業內的火爆程度,已經是互聯網公司必不可少的一項技術配置,甚至受到了更大的重視。大數據工程師的薪資待遇和發展前景都是不可限量的!大數據這么火,2017年會是什么樣的情形呢?
1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。一項調查發現,預計到今年年底,近60%企業的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年許多企業將繼續擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用,并尋找方法來提高處理大數據的速度。
2 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。在傳統數據庫中,數據存儲在配備有硬盤驅動器或固態驅動器(SSD)的存儲系統中。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,有很多企業提供內存數據庫技術,最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3機器學習
隨著大數據分析能力的不斷提高,很多企業開始投資機器學習(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。機器學習是2017年十大戰略技術趨勢之一。它指出,當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法,創建出能夠理解、學習、預測、適應,甚至可以自主操作的系統。
4預測分析
預測分析與機器學習密切相關,事實上ML系統通常為預測分析軟件提供動力。在早期大數據分析中,企業通過審查他們的數據來發現過去發生了什么,后來他們開始使用分析工具來調查這些事情發生的原因。預測分析則更進一步,使用大數據分析預測未來會發生什么。普華永道(PwC)2016年調查顯示,目前僅為29%的公司使用預測分析技術,這個數量并不多。同時,許多供應商最近都推出了預測分析工具。隨著企業越來越意識到預測分析工具的強大功能,這一數字在未來幾年可能會出現激增。
5智能app
企業使用機器學習和AI技術的另一種方式是創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·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。
大數據相關的職位主要是大數據開發工程師、大數據架構師、大數據分析工程師、大數據咨詢顧問、大數據統計工程師、大數據運營經理、大數據挖掘與處理專員、大數據存儲工程師等等。因此學好了大數據,不愁沒就業,不愁沒高薪。想學習大數據就來北大青鳥貴州大數據學院
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