今天的大資料分析市場與幾年前的市場截然不同，正是由於海量資料的暴增，未來十年，全球各行各業都將發生變革、創新和顛覆。
 　　未來十年大資料分析的發展趨勢

 　　公有云優於私有云的優勢繼續擴大。公有云正逐步成為客戶群的首選大資料分析平臺。這是因為公有云解決方案比內部部署堆疊更為成熟，增加了更豐富的功能，且成本日益增加。另外，公有云正在增加其應用程度程式設計介面生態系統，並加快開發管理工具的速度。

 　　加速融合以企業實現商業價值。使用者開始加快將孤立的大資料資產融合到公有云的速度。而公有云廠商也在優化困擾私有大資料架構的跨業務孤島。同樣重要的是，雲資料和本地資料解決方案正融合到整合產品中，旨在降低複雜性並加快實現業務價值。更多的解決方案提供商正在提供標準化的API，以簡化訪問，加速開發，並在整個大資料解決方案堆疊中實現更全面的管理。
 　　大資料初創公司將越來越複雜的AI注意應用程式推向市場。過去幾年來，許多新的資料庫，流處理和資料初創公司加入到市場中。不少公司也開始通過AI的解決方案加入到市場競爭中。其中大部分創新方案都是為公有云或混合雲部署而設計的。
 　　新興解決方案逐漸替代傳統方法。越來越多的大資料平臺供應商將湧現出融合物聯網、區塊鏈和流計算的下一代方法。這些大資料平臺主要針對機器學習、深度學習和人工智慧管理端到端devops管理進行優化。此外，不少大資料分析平臺正在為AI微服務架構設計邊緣裝置。
 　　打包的大資料分析應用程式正變得越來越廣泛。未來十年，更多服務將自動調整其嵌入式機器學習、深度學習和AI模型，以持續提供最佳業務成果。這些服務將納入預先訓練的模式，客戶可以調整和擴充套件到自己的特定需求。
 　　大資料分析的部署障礙
 　　雖然大資料分析採用的預測看起來很好，但仍存在許多障礙：

 　　複雜度過高。大資料分析環境和應用程式仍然過於複雜。因此，廠商需要繼續簡化這些環境介面、體系結構、功能和工具。以將複雜的大資料分析功能應用於主流使用者和開發人員。

 　　成本高昂且效率低下。對於許多IT專業人員來說，大資料分析管理和治理流理仍然過於孤立，成本高昂且效率低下。供應商需要構建預先打包的流程，幫助大型專業人員團隊更有效、快速和準備的管理資料及分析。
 　　缺乏自動化功能。大資料分析應用程式的開發和運營仍然過於耗時且需要手動。供應商需要加強其的自動化功能，以確保提高使用者技術人員的生產力，同時確保即使是低技能人員也能處理複雜業務。

 　　大資料時代已經來臨，並逐漸滲透到各個行業領域之中。對於企業IT來說，開始將更多的大資料分析開發工作遷移到公有云環境中，這也將加速AWS，微軟，谷歌等雲廠商提供的快速成熟且低成本產品的能力。

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