數據處理服務發展趨勢

　　隨著近年來大數據的興起，數據分析環境和工具上也出現了一些新的變化，使得數據處理和數據分析的界定也不再那麼明顯，數據人才也被更多的要求數據處理和分析均需擅長，新的分析平台也在不斷演進。那麼數據處理服務發展趨勢是怎樣的呢?

　　相對於早期的傳統統計處理思維，大數據時代著實給我們帶來了新的興奮點。 在傳統統計分析中，尤其對小數據的推斷性分析而言， 傳統的思想我們很多時候會去考慮P值的大小。 而在大數據時代，這個樣本數據量是劇增的，當樣本很大時，傳統的P值檢驗顯得不再那麼重要，轉而更多的處理和分析手段， 變成了對目標函數的優化問題。

　　在傳統分析中，通常我們會先收集數據，然後人工或半自動化的去進行數據清理，然後採用不同的手段進行分析，然後再後驗證結論的有效性，以及測試模擬的效果。而當優化技術和計算機性能的提升，並應用現代IT技術，輔以統計學思想加上數學的發展，使這一切變得更加自動化， 從而能實現實時或近實時的分析，進而幫助我們進入機器學習時代。

　　數據處理服務發展趨勢一、開放源碼

　　Apache hadoop、Spark等開源應用程式已經在大數據領域占據了主導地位。一項調查發現，預計到今年年底，近60%企業的Hadoop集群將投入生產。佛瑞斯特的研究顯示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增長。 專家表示，2017年許多企業將繼續擴大他們的Hadoop和NoSQL技術應用，並尋找方法來提高處理大數據的速度。

　　數據處理服務發展趨勢二、內存技術

　　很多公司正試圖加速大數據處理過程，它們採用的一項技術就是內存技術。在傳統資料庫中，數據存儲在配備有硬碟驅動器或固態驅動器(SSD)的存儲系統中。而現代內存技術將數據存儲在RAM中，這樣大大提高了數據存儲的速度。佛瑞斯特研究的報告中預測，內存數據架構每年將增長29.2%。 目前，有很多企業提供內存資料庫技術，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

　　數據處理服務發展趨勢三、機器學習

　　隨著大數據分析能力的不斷提高，很多企業開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智慧的一項分支，允許計算機在沒有明確編碼的情況下學習新事物。換句話說，就是分析大數據以得出結論。 高德納諮詢公司(Gartner)稱，機器學習是2017年十大戰略技術趨勢之一。它指出，當今最先進的機器學習和人工智慧系統正在超越傳統的基於規則的算法，創建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統。

　　數據處理服務發展趨勢四、智能app

　　企業使用機器學習和AI技術的另一種方式是創建智能應用程式。這些應用程式採用大數據分析技術來分析用戶過往的行為，為用戶提供個性化的服務。推薦引擎就是一個大家非常熟悉的例子。 在2017年十大戰略技術趨勢列表中，高德納公司把智能應用列在了第二位。高德納公司副總裁大衛·希爾里(David Cearley)說：「未來10年，幾乎每個app，每個應用程式和服務都將一定程度上應用AI。

　　2017-2022年中國數據處理行業市場發展現狀及投資前景預測報告表示，不論傳統行業，或當下的大數據時代，經驗表明數據處理往往在數據分析產業鏈中占到80% -90% 以上的工時消耗。有的公司更是出於成本考慮，將整體數據處理業務單獨外包，使得原始數據缺乏積累和數據管理混亂。這是市場調研行業發展的一個隱患。以上便是數據處理行業服務發展趨勢的所有內容了。

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