大数据分析，八大趋势你看清了吗

“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术往往需要十年左右的时间才能够成熟，但是现在大大不同了，人们几个月甚至几周时间就能想出解决方案。”那么，有哪些新兴技术是我们应该关注，或者说科研人员正在重点研究的呢?近日采访了一些IT精英、咨询师和行业分析专家，来看看他们列出的几大趋势吧

　　1.云端大数据分析

　　Hadoop是一组有一定框架结构的工具，用来处理大型数据组。它原本用于机器群，但现在情况有所变化。Forrester Research一位分析师Brian Hopkins表示，现在有越来越多的技术可以运用到云端数据处理上来了。比如亚马逊的BI数据库、Google的BigQuery数据分析服务，IBM的Bluemix云平台和亚马逊的Kinesis数据处理服务等。这位分析师还说，未来的大数据将是内部数据部署与云端数据的结合体。

　　SmarterRemarketer是SaaS零售分析、市场细分和营销服务的供应商，它最近将自己室内的Hadoop和MongoDB数据库基础设施转移到了一个基于云技术的数据库。这家位于印第安纳波利斯的公司收集线上和实体销售数据、顾客信息和实时行为数据，之后进行分析，从而帮助零售商做出针对消费者的决策，有些决策甚至是实时的。

　　Abbott表示，这样可以节省成本，这是因为它对于结构数据拥有强大的汇总报告功能，而且它颇具规模，使用起来相对容易。用这些虚拟设备总是要比那些实体设备便宜一些。

　　相比之下，位于加州山景城的Intuit在走向云分析的过程中就要谨慎多了，因为它需要一个安全、稳定、可控的环境。目前为止，这家金融软件公司的数据都还在自家的数据库——IntuitAnalyticsCloud里面。Loconzolo表示：“建立一个几家公司公用的、能跨越虚拟、现实两个世界的、具有高度稳定性的云端，目前这个问题还没有得到解决。”然而，可以说，对于像Intuit这种销售云端产品的公司来说，向云端技术进军是必然的。Loconzolo还说道，未来我们会发展到一个阶段，那时把数据放在私有云端将是浪费的。

　　2.Hadoop：一个新的企业数据运行系统

　　Hopkins表示，像MapReduce这样的分布式分析框架，正在逐渐演化成分布式资源管理器，这些资源管理器正逐步将Hadoop变为多用途数据运行系统。“有了这些系统，你就可以进行多种多样的操作和分析。”

　　这对企业来说意味着什么呢?SQL、MapReduce、in-memory、流水式处理、图表分析还有其它工作都能在Hadoop上进行，越来越多的企业会把Hadoop当做企业数据中心。Hopkins还说：“在Hadoop上能进行各种各样的数据处理工作，这样的话，Hadoop会慢慢变成一个多用途的数据处理系统。”

　　Intuit已经开始在Hadoop建立自己的数据基地了。Loconzolo说：“我们的策略是利用Hadoop分布式文件系统，因为它和MapReduce与Hadoop等联系十分密切，这样的话，人与产品之间的各种互动就可以实现了。

　　3.大数据湖泊

　　美国普华永道首席技术专家ChrisCurran说，传统数据库理论认为，人们应该先设计数据集，然后再将数据输入进去。而“数据湖泊“，也被称作“企业数据湖泊”或者“企业数据中心”，颠覆了这个理念。“现在，我们先收集数据，然后把它们都存入Hadoop仓库里，我们不必事先设计数据模型了。”这个数据湖泊不仅为人们提供了分析数据的工具，而且很明确地告诉你，这里有什么样的数据。Curran还表示，运用Hadoop的过程中人们就可以增加对数据的认识。这是一个递增的、有机的大规模数据库。当然，这样一来，对使用者的技术要求相应地会比较高。

　　Loconzolo表示，Intuit拥有自己的数据湖泊，这个数据湖里既有用户点击量的数据，也有企业和第三方的数据，所有这些都是Intuit分析云端的一部分，但关键是要让围绕这个数据湖的工具能够为人们有效利用起来。Loconzolo还说，对于在Hadoop建立数据湖，一个需要考虑的问题是，这个平台并没有完完全全的为企业的需求设置周全。“我们还需要传统企业数据库已经有了几十年的一些功能，比如监控访问控制、加密、安全性以及能够从源头到去向地追踪数据等等。