【摘要】2016年哪些大数据预测不容错过？2016年大数据领域会发生什么？考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展，你可能觉得这个问题很

2016年哪些大数据预测不容错过？

2016年大数据领域会发生什么？考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展，你可能觉得这个问题很好回答。而实际上，来自业界的大数据预测大不相同，下面就来看看到底哪些大数据预测值得关注。

1 数据平民崛起

甲骨文公司预测一种新型用户：数据平民(Data Civilian)会崛起。该公司称：“虽然复杂的数据统计可能仍依赖于数据科学家，但数据驱动的决策不会是这样。在未来一年，更简单的大数据发现工具让业务分析员可以寻找企业Hadoop集群中的数据集，将它们重新做成新的混搭组合，甚至运用探索性机器学习方法来分析它们。”

2 大数据会“消亡”

Nucleus Research公司公开发表了不同意见，预测我们所知道的大数据会消亡。该公司称：“在过去两年，每家公司及其人员似乎都推出了某种形式的大数据解决方案。是该告别新奇事物综合征(shiny object syndrome)的时候了。用户会像对待任何数据那样对待和访问大数据，而不是着手解决大数据分析这个既庞大又艰巨的任务。”

3 数据科学将大放光彩

数据科学咨询公司Profusion首席执行官Mike Weston预测，数据科学在银行界会大放光彩。他说：“金融业是率先采用数据科学技术和方法的行业之一。不过，所有银行服务公司采用数据科学的步调远远没有统一。2016年，预计这种局面会有所改变。更好地利用数据和服务个性化会从金融市场进入到零售银行领域。这会给市场营销、客户服务和产品开发带来深远影响。”

4 首席数据官成为“新宠儿”

Blazent 公司首席技术官办公室负责人Michael Ludwig认为，首席数据官(CDO)会成为信息技术领域的“新宠儿”，永远让办公室政治更显错综复杂。他表示：“正是由于大数据很复杂，又需要完整而准确的数据，首席数据官会变得越来越重要。因而，首席技术官和首席信息官需要给首席数据官让出地方，除非确立了明确界定的角色并成立了相关团队，否则高层管理团队中会出现紧张局势。”

5 合并兴起的关键年

许多人预计2016年大数据领域会出现激动人心的事情。Logi Analytics公司的解决方案工程和服务副总裁Charles Caldwell却不这么认为：“如果我展望2016年，并不觉得会出现许多激动人心的事情。其他厂商已给出了云计算、视觉分析和移动等方面的预测，但是那些大多是旧趋势。在我看来，2016年会是合并兴起和为下一大热门技术打基础的一年。”

6 大数据泄密事件频发

大数据领域的“沮丧的黛比”(Debbie Downer)奖授予了BlueTalon公司的首席执行官Eric Tilenius，因为他预测，大企业爆出大数据泄密事件的步伐可能会加快。他说：“2016年，缺乏统一的数据治理，可能会导致企业界迄今面临的最大的安全方面冲击，这相当于移动技术的问世给传统企业边界带来的冲击。依赖支离破碎的方法来控制数据访问，即面对不断变化的数据格局采用不一致的政策，只会在企业数据保护方面留下大漏洞。”

7 Hadoop将处于十字路口

2016年，Hadoop将处于十字路口，它会往哪个方向走？Altiscale公司的首席运营官Mike Maciag给出了他的预测：“2016年，我们会看到Hadoop行业标准得到巩固。2015年年初，我们看到开放数据平台计划(ODPi)正式启动，该计划制定了标准，为大数据生态系统的关键项目如何协同运行指明了方向。由于标准化给客户带来的好处变得更加显而易见，ODPi的成员数量在这一年翻番。我们预计，2016年Hadoop会得到更大的发展和认可，让新的技术和应用程序得以满足由ODPi制定的Hadoop生态系统标准。”

8 物联网2.0出现

Zebra Technologies公司预测：“我们会看到物联网2.0出现。物联网市场会由过去的闭源、专有的第一代解决方案，变成更成熟、基于行业标准、可灵活适应的解决方案。借助开源方法，企业组织能够从数量更多的服务提供商及其各自的API当中作一个选择。”

9 后稀缺经济日渐兴起

OpenText公司首席执行官Mark Barrenechea预测，物联网可能预示着后稀缺经济(post-scarcity economy)日渐兴起。他说：“可以将算法想象成这种应用程序，对物联网及我们生活中方方面面的数十亿个互联设备生成的彼此关联的海量信息进行大数据分析。拥有数据、分析数据、改进和创新成为企业成功的关键，而这一切得益于互联数字化社会。”

外包大行其道

大数据服务提供商Absolutdata公司首席执行官Anil Kaul预测，外包在2016年会大行其道。他说：“我们可以从大数据获得众多有价值的信息，可是访问这些信息颇具挑战性，而且通常不在平常的商业智能范围之内。如今许多公司在与第三方合作，制定并执行大数据分析策略。将外部专家整合到大数据团队中，也许是公司在这个迅速变化的领域保持领先一步的最佳途径。”