大数据的发展趋势是什么？专家预测，机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2018年及以后的大数据项目产生深远影响。毫无疑问，大数据市场将继续增长，但企业应该如何应用大数据，目前还没有明确的答案。新的大数据技术正在进入市场，同时一些旧技术的使用继续增长。本文涵盖了大数据未来发展的十大趋势，可能对2018年及以后的大数据市场产生巨大影响。
1.开放源代码
Apache、Spark等开源应用已经在大数据领域占据主导地位。一项调查发现，近60%的企业的Hadoop集群预计将于今年年底投入生产。Forrest的研究表明，Hadoop的使用率每年都在增加32.9%。
专家表示，2017年，许多企业将继续扩大其Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找提高处理大数据速度的方法。
2.存储技术
许多公司都在试图加快大数据处理的进程，他们采用的技术之一就是内存技术。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的存储系统中。现代存储技术将数据存储在RAM中，大大提高了数据存储的速度。Forrest的报告预测，内存中的数据架构每年将增长29.2%。
目前，许多企业都提供内存数据库技术，如SAP、IBM和Pivotal。
3.机器学习
随着大数据分析能力的不断提升，很多企业开始投入机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机在没有显式编码的情况下学习新的东西。换句话说，就是分析大数据得出结论。
Gartner咨询公司表示，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，今天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，以创建能够理解、学习、预测、适应甚至自主操作的系统。
4.预测分析
预测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。在早期的大数据分析中，企业通过查看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调查这些事情发生的原因。预测更进一步，利用大数据分析来预测未来会发生什么。根据普华永道2016年的调查，目前只有29%的公司使用预测分析技术，这个数字并不算大。与此同时，许多供应商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，这个数字可能会在未来几年激增。
5.智能应用程序
使用企业机器学习和人工智能技术的另一种方法是创建智能应用程序。这些应用利用大数据分析技术，分析用户过去的行为，为用户提供个性化服务。推荐引擎是一个非常熟悉的例子。
在2017年十大战略技术趋势榜单中，Gartner将智能应用排在第二位。Gartner副总裁李表示，“未来10年，几乎每一个app，每一个应用和服务都会在某种程度上应用人工智能。
6.智能安全
许多企业还将大数据分析纳入其安全战略。企业的安全日志数据提供了过去网络攻击企图的信息，企业可以利用这些数据来预测和预防未来可能的攻击，从而减少攻击造成的损失。一些公司正在将其安全信息和事件管理软件与大数据平台相结合。其他公司选择向能够提供具有大数据分析能力的产品的公司寻求帮助。
7.物联网
物联网也可能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告，“31.4%的受访公司已经推出了物联网解决方案，另有43%的公司希望在未来12个月内部署物联网解决方案。”
随着这些新设备和应用的上线，许多公司需要新的技术和系统来处理和感知来自物联网的大量数据。
8.边缘计算
边缘计算是一种新技术，可以帮助公司处理物联网大数据。在边缘计算中，大数据分析非常接近物联网设备和传感器，而不是数据中心或云。对于企业来说，这种方式的优势是显而易见的。因为较少的数据在网络上流动，可以提高网络性能，节省云计算的成本。它还允许公司删除过时和无价值的物联网数据，从而降低存储和基础设施成本。边缘计算还可以加快分析过程，使决策者能够更快地洞察形势并采取行动。
9.高薪工作
对于IT工作者来说，大数据的发展意味着大数据技能型人才的高需求。IDC表示，“到2018年，美国将有18.1万个深度分析工作，是数据管理和数据解释相关技能数量的5倍。”
由于人才缺口较大，罗伯特半科技公司预测，到2017年，数据科学家的平均工资将增长6.5%，年薪在11.6万美元至16.35万美元之间。同样，大数据工程师的工资明年将增长5.8%，从13.5万美元到19.6万美元不等。
10.自助服务
由于聘请高级专家的成本很高，许多公司开始转向数据分析工具。IDC此前预测，“可视化数据发现工具的增长速度将比其他商业智能市场快2.5倍。到2018年，所有企业都将投资终端用户自助服务。
一些大数据提供商推出了具有“自助服务”能力的大数据分析工具，专家预计这一趋势将持续到2017年及以后。在数据分析的过程中，信息技术的参与会越来越少，大数据分析会越来越多的融入到各部门工作人员的工作方式中。
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