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大數據究竟發展到了什么階段

時間:2019-04-08 10:26:56作者:魔據大數據學院

 大數據時代,大數據分析與應用大肆盛行。越來越多的大公司大企業大集團,都越來越重視大數據的影響和作用。可以說,誰想搶得大數據的一手可靠資料,誰就在未來的業務發展和拓寬中占據優勢,誰就會在相關領域首先拔得頭籌。但是,大數據發展前景現在到底如何,大數據的可靠性由誰說了算,大數據的真實性有誰可以保證?甚至還可以再倒退一點點來問問,如今的大數據究竟發展到了什么階段?

拋開不可避免的炒作周期曲線態勢不管,我們的 “大數據版圖” 已經進入第 4 個年頭了,趁這個時候退一步來反思一下去年發生了什么,思考一下這個行業的未來會怎樣是很有意義的,看看如今的大數據到底發展到了什么階段。那么 2019年大數據到底還有多大的發展和進步空間呢?我們不妨探討一下。

企業技術=艱苦工作

大數據有趣的一點在于,它不再像當初經歷過那樣有可能成為炒作的題材了。經過炒作周期后仍能引起廣泛興趣的產品和服務往往那些大家能夠接觸、可以感知,或者與大眾相關聯的:比如移動應用、社交網絡、可穿戴、虛擬現實等。

但大數據基本上就是管道設施的一種。當然,大數據為許多消費者或商業用戶體驗提供了動力,但它的核心是企業技術:數據庫、分析等,這些東西都是在后端運行的,沒幾個人能看得見。就像在那個世界工作的任何人都知道那樣,用一個晚上的時間就想適應企業端的新技術是不可能的。

生態體系正在成熟

隨著該領域的創業活動持續進行以及資金的不斷流入,加上適度的少量退出,以及越來越活躍的技術巨頭(尤其是 Amazon、Google、IBM),使得這個領域的公司日益增多,最后匯成了這幅 2018版的大數據版圖。

大數據基礎設施:仍有大量創新

即便在數據庫的世界里,新興的玩家似乎也越來越多。多到市場已經難以承受的地步,這里發生了很多令人興奮的事情,從圖形數據庫(如 Neo4j )的成熟,到專門數據庫的推出(如統計時序數據庫 InfluxDB),乃至于 CockroachDB 的出現(受 Google Spanner 靈感啟發誕生的融合了 SQL 與 NoSQL 長處的新型數據庫)。數據倉庫也在演變(如云數據倉庫 Snowflake)。

大數據分析:現在跟 AI 結合了

大數據分析過去幾個月出現的一股趨勢是,越來越關注利用人工智能(形式和風格各異)來幫助分析大規模的數據,從而獲得預測性的洞察。其實最近出現復興的 AI 很大程度上算是大數據的產物。深度學習(最近受到關注最多的 AI 領域)背后的算法基本上是幾十年前就誕生了的,但直到最近能夠以足夠便宜、足夠快速地應用到大規模數據之后才發揮出了它的最大潛能。AI 與大數據之間的關系如此緊密,以至于業界專家現在認為 AI 已經令人懊惱地 “與大數據陷入了熱戀當中”。

大數據應用:真正的加速

隨著一些核心基礎設施的挑戰得到解決,大數據應用層正在快速構建。專門的大數據應用幾乎在任何一個垂直行業都有出現,從醫療保健(尤其是基因組學和藥物研究)到金融、時尚乃至于執法(如 Mark43)。

有兩個趨勢值得強調一下。

首先,這些應用很多都是 “大數據原生” 的,本身都是依托在最新的大數據技術基礎上開發的,代表了一種客戶無須部署底層大數據技術即可利用大數據的有趣方式—因為那些底層技術已經是打包的,至少對于特定功能來說是這樣的。比方說,ActionIQ 就是在 Spark 基礎上開發的(或者說是 Spark 的一個派生),所以它的客戶能夠在營銷部門利用 Spark 的威力而不需要自己部署 Spark,這種情況下是沒有 “裝配線” 的。

其次,AI 在應用層也有很強大的存在。比方說,在貓捉老鼠的安全領域中,AI 被廣泛用來對付黑客,實時識別和對抗網絡攻擊。去年已經出現了一個 AI 驅動的數字助手行業,支持從任務自動化到會議安排(如 x.ai)以及購物等幾乎一切事情。這些解決方案對 AI 的依賴程度不一,從幾乎 100%自動化到 “有人參與” 等情況各不相同,但是可以明確的是,人的能力在 AI 幫助下得到了增強。

結論

從很多方面來看,我們仍然處在大數據現象的早期發展階段。盡管已經花費了數年時間,但減少基礎設施來存儲和處理大規模數據還只是第一階段。AI/ 機器學習已經成為大數據應用層的一股迅猛趨勢。大數據與 AI 的結合將會推動很多行業的驚人創新。從這個角度來說,大數據的機會也許要比大家想象的還要大。


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