佚名

2016年已結(jié)束，外媒KDnuggets日前針對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域在2016年度取得的重大發(fā)展，以及2017年度可能出現(xiàn)的變化趨勢，詢問了行業(yè)內(nèi)的頂級專家。雖然各位專家的意見不盡相同，但從其發(fā)言中大約可以總結(jié)出一個(gè)共通點(diǎn)：大數(shù)據(jù)研究正在由前幾年的新鮮技術(shù)變得越來越普及和商業(yè)化。同時(shí)由于研究的向前推進(jìn)，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等其他各個(gè)領(lǐng)域也將會(huì)取得越來越大的成果。

Craig Brown，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜?。美國知名的青年?dǎo)師、科技導(dǎo)師，以及作家。他認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域在2016年出現(xiàn)了一次大規(guī)模數(shù)據(jù)增長。這一增長從需求端推動(dòng)了諸多云計(jì)算服務(wù)供應(yīng)商的快速成長，包括亞馬遜AWS、微軟Azure和Rackspace等。他認(rèn)為，數(shù)據(jù)增長的勢頭將在2017年延續(xù)。并且，2017年將會(huì)出現(xiàn)更多基于這些大數(shù)據(jù)研究的應(yīng)用項(xiàng)目，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算以及預(yù)測分析等。不過，隨著數(shù)據(jù)量增加，應(yīng)用項(xiàng)目逐漸豐富，用戶的數(shù)據(jù)安全問題也將變得日益嚴(yán)峻，這一點(diǎn)在2017年也不會(huì)有很大改善。2017年，數(shù)據(jù)科學(xué)家、首席數(shù)據(jù)官、首席數(shù)據(jù)架構(gòu)師等職位將變得越來越搶手，崗位職責(zé)和定位也會(huì)越來越明晰。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和功能更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸通道將徹底顛覆所謂“快速數(shù)據(jù)”（fast data）和“可操控?cái)?shù)據(jù)”（actionable data）的定義。

總體上說，大數(shù)據(jù)科學(xué)仍然是一個(gè)處于不斷發(fā)展中的學(xué)科，在2017年，這一學(xué)科一定會(huì)迎來比2016年更大的發(fā)展。如果把大數(shù)據(jù)比作一輛汽車的駕駛員，那么在這位駕駛員的帶領(lǐng)下，未來基于大數(shù)據(jù)的各種實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目將會(huì)越來越豐富，也即這輛汽車上的乘客會(huì)越來越多。

James Kobielus，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)＜遥琁BM公司大數(shù)據(jù)研究首席科學(xué)家。他認(rèn)為，分布式框架Hadoop在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要性正在日漸減弱，MapReduce模型、HBase數(shù)據(jù)庫，甚至分布式文件系統(tǒng)HDFS在大數(shù)據(jù)科學(xué)家眼中也遠(yuǎn)沒有從前重要了。

2017年最顯著的變化趨勢應(yīng)該來自于程序員群體，他們將越來越關(guān)注數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的編程技能，通過這一技能的提升，獲得更多的職業(yè)發(fā)展優(yōu)勢。他認(rèn)為在2017年，最熱門的大數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用項(xiàng)目將會(huì)聚焦于流媒體分析、嵌入式深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、聊天機(jī)器人、認(rèn)知計(jì)算、自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)視覺和語音識別等領(lǐng)域。同時(shí)，我們也將會(huì)看到，新一代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、GPU和其他的高性能認(rèn)知計(jì)算框架也將在明年得到更大的發(fā)展。

Douglas Laney，美國著名咨詢公司Gartner副總裁，首席分析師。2016年，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一個(gè)最大的變化就是人們不再談?wù)摯髷?shù)據(jù)了，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)已經(jīng)充斥了我們的生活，隨處可見?，F(xiàn)在大家關(guān)注的焦點(diǎn)變成了如何將大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、商用化。在Gartner內(nèi)部，和客戶現(xiàn)在談?wù)撟疃嗟膯栴}是如何管理、評估信息資產(chǎn)，以及如何將信息資產(chǎn)變現(xiàn)。

2017年，我們應(yīng)該努力搞清楚大數(shù)據(jù)領(lǐng)域幾項(xiàng)重要的權(quán)利和義務(wù)，包括數(shù)據(jù)的所有權(quán)、特權(quán)和隱私權(quán)，特別是由物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。另外，關(guān)于數(shù)據(jù)能否被視為一種全新形態(tài)的資產(chǎn)，這一問題會(huì)繼續(xù)引發(fā)會(huì)計(jì)行業(yè)、律師行業(yè)和保險(xiǎn)行業(yè)的困惑。但隨著機(jī)構(gòu)投資人和股票分析師們越來越關(guān)注一家企業(yè)的信息化進(jìn)程，傳統(tǒng)行業(yè)的這種困惑將會(huì)有所緩解。2017年，各行各業(yè)都將會(huì)更加關(guān)注大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人才招攬，例如數(shù)據(jù)經(jīng)理人和其他的信息整合者。

Yves Mulkers，知名博客，一切皆數(shù)據(jù)（All Things Data）博主之一，負(fù)責(zé)維護(hù)大數(shù)據(jù)板塊。他認(rèn)為，在2016年，大數(shù)據(jù)這個(gè)詞似乎不像前幾年那樣熱門。隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)器、軟件系統(tǒng)和理論體系的持續(xù)發(fā)展，目前大數(shù)據(jù)分析方面的解決方案已經(jīng)逐漸成熟，并且越來越普及，而不像前幾年那樣還是少數(shù)科技極客眼中的新領(lǐng)域。

隨著技術(shù)的成熟，自助和自動(dòng)化的信息服務(wù)也將越來越受到重視。大數(shù)據(jù)分析工具和相關(guān)的解決方案雖然會(huì)變得越來越簡單易用，但我們?nèi)匀恍枰邆浠镜耐ㄐ偶夹g(shù)和信息處理領(lǐng)域的專業(yè)知識，隨時(shí)準(zhǔn)備迎接下一個(gè)發(fā)展階段的到來。未來，和機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、VR/AR、物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的大數(shù)據(jù)解決方案將越來越完備，摩爾定律的邊界也會(huì)受到更多的挑戰(zhàn)。