2017年，在重慶政府的大力倡導和企業(yè)大力發(fā)展的雙重推動下，重慶大數(shù)據(jù)的業(yè)務版圖不斷擴大，越來越多的公司開始部署大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，并且很多公司在大數(shù)據(jù)業(yè)務中的獲利頗豐。2018年的重慶大數(shù)據(jù)將是怎樣的發(fā)展趨勢呢，而大數(shù)據(jù)中最核心的分析領域又將是怎樣的發(fā)展趨勢？預測2018年重慶大數(shù)據(jù)分析領域的六大發(fā)展趨勢：
一、大數(shù)據(jù)分析工具的競爭將加劇
隨著大數(shù)據(jù)量的不斷增長，大數(shù)據(jù)分析方法也將進一步提高。雖然SQL依然是大數(shù)據(jù)分析的標準方法，但是大數(shù)據(jù)計算框架如Spark的發(fā)展仍然勢不可擋。但Spark作為計算框架，在小數(shù)據(jù)、中型數(shù)據(jù)及流數(shù)據(jù)方面的分析處理有所不足，且應用復雜，這勢必為更多的新興分析工具創(chuàng)造了發(fā)展機遇，2018年像FEA之類的新型分析工具，因其操作簡單，對用戶沒有任何編碼知識要求而將發(fā)展迅速。
二、對實時大數(shù)據(jù)分析的需求變的強烈而急迫
技術專家預測，2018年很多企業(yè)因需要利用大數(shù)據(jù)進行實時決策，對大數(shù)據(jù)處理的性能要求更高，離線大數(shù)據(jù)分析的應用將放緩，而實時性計算的應用需求將增加，對海量大數(shù)據(jù)的分析處理，響應時間要求為秒級。目前有幾款大數(shù)據(jù)分析工具可以提供實時訪問，如Google Analytics和Clicky。而FEA在實時分析方面也將大放異彩。
三、機器學習算法越來越重要
Gartner指出，機器學習是2018年十大戰(zhàn)略技術趨勢之一。當今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，創(chuàng)建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統(tǒng)。而在大數(shù)據(jù)分析領域，要不斷提高分析能力，必將大力研究與支持更多的機器學習算法。
四、預測大數(shù)據(jù)分析業(yè)務激增
在早期大數(shù)據(jù)分析中，企業(yè)通過審查他們的大數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)過去發(fā)生了什么，后來他們開始使用分析工具來調(diào)查這些事情發(fā)生的原因。預測大數(shù)據(jù)分析則更進一步，使用大數(shù)據(jù)分析預測未來會發(fā)生什么。普華永道（PwC）2017年調(diào)查顯示，目前僅有29％的公司使用預測大數(shù)據(jù)分析技術，這個數(shù)量并不多。隨著企業(yè)越來越意識到預測分析工具的強大功能，這一數(shù)字在未來幾年可能會出現(xiàn)激增。
五、內(nèi)存計算在大數(shù)據(jù)分析領域的應用更普遍
在傳統(tǒng)技術中，大數(shù)據(jù)存儲在配備硬盤驅動器或固態(tài)硬盤(SSD)的存儲系統(tǒng)中，而加載時，要先從硬盤將大數(shù)據(jù)讀出而后再加載到內(nèi)存，這一處理機制，極大制約了響應時間，必將被淘汰。而內(nèi)存技術將大數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，這大大提高了大數(shù)據(jù)處理速度。弗雷斯特研究公司的一份報告預測，內(nèi)存大數(shù)據(jù)架構每年會增長29.2%。而FEA也是基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)分析工具，且經(jīng)過一年多的發(fā)展在這塊的技術已相當成熟。
六、大數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)面擴大
毫無疑問，大數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展，意味著擁有大數(shù)據(jù)技能的人才需求旺盛，薪水優(yōu)厚。據(jù)IDC稱：“光在美國，2018年會有181,000個深度分析崗位，是需要大數(shù)據(jù)管理和解讀相關技能的崗位數(shù)量的五倍?！庇捎谌瞬啪o缺，Robert Half Technology公司預測，2018年大數(shù)據(jù)科學家的平均薪資將提高6.5%，年薪在116000美元至163500美元。
大數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術的核心，大數(shù)據(jù)分析在大數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置，隨著時代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析也會逐漸成為大數(shù)據(jù)技術的核心。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模大數(shù)據(jù)集合的智能處理方面，進而在大規(guī)模的大數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實現(xiàn)這個功能，就必須對大數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。而大數(shù)據(jù)的采集、存儲、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎，通過進行大數(shù)據(jù)分析得到的結果，將應用于大數(shù)據(jù)相關的各個領域。未來大數(shù)據(jù)技術的進一步發(fā)展，與大數(shù)據(jù)分析技是密切相關的
