在即將過去的2016年，大資料技術在不斷的發展，新霸哥預計到明年很多的主流公司會採用大資料和物聯網。新霸哥發現自助式資料分析的普及，加上雲端計算和Hadoop的廣泛採用，目前正在整個行業帶來變化，越來越多的公司會抓住這一形勢，或者無視變化、因此面臨險境。實際上，工具仍在出現，而Hadoop平臺承諾的還沒有達到公司缺少不了它的地步。


　　深度學習


　　深度學習是一套基於神經網路的機器學習技術，深度學習仍在發展之中，不過在解決業務問題方面顯示出大有潛力。深度學習讓計算機能夠從大量非結構化資料和二進位制資料中找出感興趣的內容，並且推匯出關係，而不需要特定的模型或程式設計指令。


　　深度學習方法的一個關鍵概念就是資料的分散式表示，因而可以對輸入資料的抽象特徵實現大量的組合，從而可以緊湊表示每個樣本，最終獲得更豐富的泛化。這些演算法的源動力主要來自人工智慧領域，人工智慧的總體目標是模擬人類大腦觀察、分析、學習和做決定的能力，尤其是處理極其複雜的問題。


　　深度學習主要用於從大量未標記/未監督的資料當中學習，因而對於從大資料中提取有意義的表示和模式頗具吸引力。比如說，它可以用來識別許多不同型別的資料，比如視訊中的形狀、顏色和物件，或者甚至是影象中的貓。


　　因此，企業可能會看到更多的注意力投向半監督式或未監督式訓練演算法來處理進入的大量資料。


　　雲端計算


　　混合雲和公共雲服務越來越受歡迎。大資料成功的關鍵是在彈性基礎設施上執行(Hadoop)平臺。


　　新霸哥發現公司想要讓自己可以擴充套件的平臺，通過大力投資於最終僵化的資料中心是不可能做到這點的。比如說，人類基因組計劃一開始是個GB級專案，但是很快達到了TB級和PB級。一些領先的企業已經開始以雙模(bi-modal)方式來拆分工作負載，在雲端執行一些資料工作負載。許多人預計，隨著這種解決方案在採用週期上深入發展，這個潮流會加快發展。


　　目前越來越多的公司會在雲端執行API，提供彈性，以便更好地應對需求高峰，並建立高效的連線，從而讓它們能夠比競爭對手更迅速地適應和創新。


　　Apache Spark


　　新霸哥注意到了Spark在點亮大資料。Spark現在是最龐大的大資料開源專案，相比Hadoop它提供了顯著加快的資料處理速度;因此，對於程式設計師來說極其自然、極加精確、極其方便。流式傳輸大塊的資料，為此將大資料分割成更小的資料包，然後對其進行轉換，因而加快彈性分散式資料集(RDD)的建立。這在當下非常有用，如今資料分析通常需要一組協同執行的機器的資源。


　　物聯網


　　物聯網和大資料是同一枚硬幣的兩面;數十億與網際網路連線的“物件”將生產大量資料。然而，這本身不會引發另一場工業革命，不會改變日常的數字化生活，也不會提供拯救地球的預警系統。來自裝置外部的資料才是企業讓自己與眾不同的方面。結合上下文來捕獲和分析這種型別的資料為公司帶來了新的發展前途。


　　技術更新很快，不斷的學習方能使用社會的發展需要，關於明年大資料行業的趨勢就講到這裡了 ，如果大家還想了解更多的關於大資料方面的知識，歡迎和新霸哥交流。