大資料和大資料分析技術的十大發展趨勢
調研機構Gartner公司最近的調查表明，增強分析、持續智慧和可解釋的人工智慧(AI)是資料和分析技術的主要趨勢之一。根據調查，深入瞭解以下十大技術趨勢是推動這一發展的關鍵，並根據業務價值優先考慮這些趨勢以保持行業領先地位。
資料和分析是一個不斷髮展的故事。從任命首席資料官到採購最新的分析軟體，企業領導者都在充分利用這一技術，但這並不容易。
Gartner公司副總裁兼傑出研究分析師Donald Feinberg表示：“資料的規模、複雜性、分佈性質、行動速度以及數字業務所需的持續智慧意味著僵化和集中的架構和工具將會崩潰。任何業務的持續生存都將依賴於一個靈活的、以資料為中心的架構，該架構能夠響應不斷變化的速度。”
但是，雖然企業領導者必須通過尋找合適的服務和技術來幫助簡化資料流程來應對數字中斷，但也出現了前所未有的機遇。龐大的資料量與雲端計算技術帶來的強大處理能力的增加相結合，意味著現在可以大規模地訓練和執行必要的演算法，以最終實現人工智慧的全部潛力。
根據Gartner公司的調查，關鍵是要深入瞭解以下十大技術趨勢，這些趨勢能夠推動這一不斷變化發展，並根據業務價值對其進行優先排序，以保持領先地位。
趨勢1：增強分析
Gartner公司的調查表明，到2020年，增強分析將成為資料分析和商業智慧解決方案的主要賣點。
Gartner公司認為，使用機器學習和人工智慧，增強分析是資料和分析市場的顛覆者，因為它將改變開發、消費和共享中的分析內容。
趨勢2：增強資料管理
增強型資料管理利用機器學習能力和人工智慧技術使資料管理類別包括資料質量、主資料管理、元資料管理、資料整合以及資料庫管理系統(DBMS)自我配置和自我調整。
根據Gartner公司的調查，這是一個大問題，因為它可以自動執行許多人工完成的任務，為技術水平較低的使用者提供使用資料的機會。它還有助於高技能的技術資源專注於更多的增值任務。
到2022年底，由於機器學習和自動化服務級別管理，資料管理中的人工任務將減少45%。
趨勢3：持續型智慧
持續資料不僅僅是一種實時資料的新方式。相反，它是一種設計模式，其中實時分析與業務運營相結合，處理當前和歷史資料以規定響應事件的行動。
Gartner公司研究副總裁Rita Sallam說，“持續型智慧代表了資料和分析團隊工作的重大變化。分析和商業智慧(BI)團隊在2019年幫助企業做出更明智的實時決策，這是一個巨大的挑戰，也是一個巨大的機會。它可以被看作是運營商業智慧的終極目標。”
到2022年，超過一半的重要新業務系統將採用持續型智慧，使用實時場景資料來改善決策。
趨勢4：可解釋的人工智慧
人工智慧已經越來越多地用於資料管理，但人工智慧解決方案如何解釋為什麼他們得出某些結論?這是可解釋的人工智慧的用武之地。
資料科學和機器學習平臺中的可解釋人工智慧是關於在自然語言中準確性、屬性、模型統計和特徵方面生成資料模型的解釋。
趨勢5：圖表
根據Gartner公司的調查，圖形分析是一組分析技術，可幫助企業探索關注實體(如交易、流程和員工)之間的關係。
到2022年，圖形處理和圖形資料庫管理系統的應用將以每年100%的速度增長。
趨勢6：資料結構
資料結構都是關於單一且一致的資料管理框架。它著眼於在分散式資料環境中實現無衝突訪問和資料共享，而不是孤立儲存。
到2022年，定製的資料結構配置將主要用作靜態基礎設施，迫使組織投入新的成本流，以完全重新設計更動態的資料網格方法。
趨勢7：自然語言處理(NLP)/會話分析
到2020年，50%的分析查詢將通過搜尋，自然語言處理(NLP)或語音生成，或者將自動生成。需要分析複雜的資料組合並使組織中的每個人都可以訪問分析，這將推動更廣泛的採用，使分析工具與搜尋介面或與虛擬助理對話一樣簡單。根據另一項研究，自然語言處理(NLP)的用例將非常龐大，預計到2020年其市場價值將達到134億美元。
趨勢8：人工智慧和機器學習的商業化
Gartner公司表示，到2022年，75%利用人工智慧和機器學習技術的新終端使用者解決方案將採用商業解決方案而非開源平臺構建。
商業供應商已經在開源生態系統中建立了聯結器，它們為組織提供了擴充套件人工智慧和機器學習所需的功能，例如專案和模型管理、透明度、重用、資料沿襲、平臺內聚性和開源技術所缺乏的整合。
趨勢9：區塊鏈
區塊鏈等分散式分類賬技術在資料分析領域看起來很有前景，因為它們可能會在不受信任的參與者網路中提供分散的信任。其分析用例的影響很大，尤其是那些利用參與者關係和互動的用例。
但是，根據Gartner公司的調查，區塊鏈要在這一領域全面發展還需要幾年時間。同時，企業將部分地與區塊鏈技術和標準相結合，這些技術和標準可能由其主要客戶或網路決定。這包括與現有資料和分析基礎設施的整合。
趨勢#10：永續性記憶體伺服器
持久儲存器技術旨在降低採用記憶體計算(IMC)的架構的成本和複雜性。永續性記憶體將成為處於DRAM記憶體和NAND快閃記憶體之間的一個新記憶體層，可為高效能工作負載提供經濟高效的大容量記憶體。
根據Gartner公司的調查，它具有升級應用程式效能、可用性、啟動時間、叢集方法和安全實踐的潛力。它還將通過減少對重複資料的需求，幫助組織降低其應用程式和資料體系結構的複雜性。
如今，資料量正在激增，實時將資料轉化為價值的緊迫性正以同樣快的速度增長。新的伺服器工作負載不僅要求更快的CPU效能，還要求大容量記憶體和更快的儲存。”
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