2012年時(shí)《紐約時(shí)報(bào)》的一篇專欄文章《The Ageof Big Data》正式宣告大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，到了2015年，大數(shù)據(jù)一詞已經(jīng)可以說(shuō)是耳熟能詳，然而在現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)跟云端技術(shù)的發(fā)達(dá)，加上智能產(chǎn)品、移動(dòng)裝置的普及下，以下四點(diǎn)將會(huì)是大數(shù)據(jù)的發(fā)展重點(diǎn)。
求快求即時(shí)：In-Memory數(shù)據(jù)庫(kù)
當(dāng)這世界上累積的數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大，各企業(yè)制訂商業(yè)策略所納入考量的數(shù)據(jù)也跟著大幅增加，這時(shí)候如何減少將數(shù)據(jù)(Data)轉(zhuǎn)換成資訊(Information)的時(shí)間變得尤其重要。
采用記憶體內(nèi)運(yùn)算技術(shù)(In-MemoryComputing)減少原始數(shù)據(jù)的移動(dòng)，僅搬移運(yùn)算后的結(jié)果，加快處理的速度，并且透過(guò)壓縮技術(shù)減 少數(shù)據(jù)量，能夠有效提升數(shù)據(jù)庫(kù)效能，應(yīng)付企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)算量及速度日益升高的要求，也使得企業(yè)得到的資訊更即時(shí)、能更快地回應(yīng)各種市場(chǎng)需求及回饋，甚至開發(fā) 出全新市場(chǎng)、開創(chuàng)出其獨(dú)一無(wú)二的價(jià)值。
萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代
在物聯(lián)網(wǎng)概念起飛的這個(gè)時(shí)代，越來(lái)越多行動(dòng)裝置、智慧型居家裝置被市場(chǎng)接受，進(jìn)入到我們的生活中，根據(jù)預(yù)測(cè)，智慧型裝置的數(shù)量將會(huì)從現(xiàn)在到2020年將從130億成長(zhǎng)到500億。
可以預(yù)期的是更多種類型的數(shù)據(jù)將以更多形式被感測(cè)、收集起來(lái)，而且這些大量且即時(shí)性的感測(cè)數(shù)據(jù)(SensorDrivenData)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也就是從文本分析到未經(jīng)處理的文字、聲音與影片導(dǎo)出的數(shù)據(jù)，如何儲(chǔ)存處理及分析成為現(xiàn)在十分重要的課題，可能從中挖掘出未知的趨勢(shì)并帶給人類生活重大的改變。
大數(shù)據(jù)上云端
如果說(shuō)“大數(shù)據(jù)”是現(xiàn)在最夯的科技潮字，那上一個(gè)最紅的則是“云端運(yùn)算”。從2006年被提出后，云端(Cloud)便廣為科技業(yè)所使用，各企業(yè)更是積極提出各種云端服務(wù)。
大數(shù)據(jù)與云端技術(shù)可以說(shuō)是相輔相成，大數(shù)據(jù)大大的推動(dòng)了云端服務(wù)，而云端服務(wù)的普遍也使得數(shù)據(jù)量攀升。2014年全世界平均每天產(chǎn)生23TB的 數(shù)據(jù)，大約是2012年的920倍，以這種情況來(lái)看，云端服務(wù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代相當(dāng)于“公共設(shè)施”般不可或缺，不但用來(lái)儲(chǔ)存各式各樣的數(shù)據(jù)，還利用云端運(yùn)算來(lái) 建構(gòu)基於大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程式和API，建立模型預(yù)測(cè)未來(lái)的事件。
人才很重要，平臺(tái)跟工具更重要
因此對(duì)于不算“新”但算剛“熱”的大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，在短短幾年內(nèi)蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)專家自然成為各公司爭(zhēng)搶的人才。不過(guò)事實(shí)是，人才需要時(shí)間培養(yǎng)(以大學(xué)主修到碩士畢業(yè)來(lái)算，約需要4-6年)，如果以2012年當(dāng)作大數(shù)據(jù)發(fā)燒年，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理因而成為超熱門的學(xué)科，最快的一票“趕潮流”的數(shù)據(jù)新鮮人將會(huì)在2016年進(jìn)入市場(chǎng)。
對(duì)于正在狂燒的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)，人才不夠的情況下，對(duì)於小企業(yè)來(lái)說(shuō)最不可或缺的反而是大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)與數(shù)據(jù)視覺(jué)化工具!例如Cloudera、SumAll的線上分析平臺(tái)，以及Tableau、QlikView等數(shù)據(jù)視覺(jué)化工具。許多企業(yè)都會(huì)要求員工熟悉上述平臺(tái)及工具、具備一些數(shù)據(jù)分析的基本技能。
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