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大数据究竟发展到了什么阶段

时间:2019-04-08 10:26:56作者:魔据大数据学院

 大数据时代,大数据分析与应用大肆盛行。越来越多的大公司大企业大集团,都越来越重视大数据的影响和作用。可以说,谁想抢得大数据的一手可靠资料,谁就在未来的业务发展和拓宽中占据优势,谁就会在相关领域首先拔得头筹。但是,大数据发展前景现在到底如何,大数据的可靠性由谁说了算,大数据的真实性有谁可以保证?甚至还可以再倒退一点点来问问,如今的大数据究竟发展到了什么阶段?

抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管,我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了,趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么,思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的,看看如今的大数据到底发展到了什么阶段。那么 2019年大数据到底还有多大的发展和进步空间呢?我们不妨探讨一下。

企业技术=艰苦工作

大数据有趣的一点在于,它不再像当初经历过那样有可能成为炒作的题材了。经过炒作周期后仍能引起广泛兴趣的产品和服务往往那些大家能够接触、可以感知,或者与大众相关联的:比如移动应用、社交网络、可穿戴、虚拟现实等。

但大数据基本上就是管道设施的一种。当然,大数据为许多消费者或商业用户体验提供了动力,但它的核心是企业技术:数据库、分析等,这些东西都是在后端运行的,没几个人能看得见。就像在那个世界工作的任何人都知道那样,用一个晚上的时间就想适应企业端的新技术是不可能的。

生态体系正在成熟

随着该领域的创业活动持续进行以及资金的不断流入,加上适度的少量退出,以及越来越活跃的技术巨头(尤其是 Amazon、Google、IBM),使得这个领域的公司日益增多,最后汇成了这幅 2018版的大数据版图。

大数据基础设施:仍有大量创新

即便在数据库的世界里,新兴的玩家似乎也越来越多。多到市场已经难以承受的地步,这里发生了很多令人兴奋的事情,从图形数据库(如 Neo4j )的成熟,到专门数据库的推出(如统计时序数据库 InfluxDB),乃至于 CockroachDB 的出现(受 Google Spanner 灵感启发诞生的融合了 SQL 与 NoSQL 长处的新型数据库)。数据仓库也在演变(如云数据仓库 Snowflake)。

大数据分析:现在跟 AI 结合了

大数据分析过去几个月出现的一股趋势是,越来越关注利用人工智能(形式和风格各异)来帮助分析大规模的数据,从而获得预测性的洞察。其实最近出现复兴的 AI 很大程度上算是大数据的产物。深度学习(最近受到关注最多的 AI 领域)背后的算法基本上是几十年前就诞生了的,但直到最近能够以足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后才发挥出了它的最大潜能。AI 与大数据之间的关系如此紧密,以至于业界专家现在认为 AI 已经令人懊恼地 “与大数据陷入了热恋当中”。

大数据应用:真正的加速

随着一些核心基础设施的挑战得到解决,大数据应用层正在快速构建。专门的大数据应用几乎在任何一个垂直行业都有出现,从医疗保健(尤其是基因组学和药物研究)到金融、时尚乃至于执法(如 Mark43)。

有两个趋势值得强调一下。

首先,这些应用很多都是 “大数据原生” 的,本身都是依托在最新的大数据技术基础上开发的,代表了一种客户无须部署底层大数据技术即可利用大数据的有趣方式—因为那些底层技术已经是打包的,至少对于特定功能来说是这样的。比方说,ActionIQ 就是在 Spark 基础上开发的(或者说是 Spark 的一个派生),所以它的客户能够在营销部门利用 Spark 的威力而不需要自己部署 Spark,这种情况下是没有 “装配线” 的。

其次,AI 在应用层也有很强大的存在。比方说,在猫捉老鼠的安全领域中,AI 被广泛用来对付黑客,实时识别和对抗网络攻击。去年已经出现了一个 AI 驱动的数字助手行业,支持从任务自动化到会议安排(如 x.ai)以及购物等几乎一切事情。这些解决方案对 AI 的依赖程度不一,从几乎 100%自动化到 “有人参与” 等情况各不相同,但是可以明确的是,人的能力在 AI 帮助下得到了增强。

结论

从很多方面来看,我们仍然处在大数据现象的早期发展阶段。尽管已经花费了数年时间,但减少基础设施来存储和处理大规模数据还只是第一阶段。AI/ 机器学习已经成为大数据应用层的一股迅猛趋势。大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说,大数据的机会也许要比大家想象的还要大。


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