今天的大数据分析市场与几年前的市场截然不同，正是由于海量数据的暴增，未来十年，全球各行各业都将发生变革、创新和颠覆。
 　　未来十年大数据分析的发展趋势

 　　公有云优于私有云的优势继续扩大。公有云正逐步成为客户群的首选大数据分析平台。这是因为公有云解决方案比内部部署堆栈更为成熟，增加了更丰富的功能，且成本日益增加。另外，公有云正在增加其应用程度编程接口生态系统，并加快开发管理工具的速度。

  　　加速融合以企业实现商业价值。用户开始加快将孤立的大数据资产融合到公有云的速度。而公有云厂商也在优化困扰私有大数据架构的跨业务孤岛。同样重要的是，云数据和本地数据解决方案正融合到集成产品中，旨在降低复杂性并加快实现业务价值。更多的解决方案提供商正在提供标准化的API，以简化访问，加速开发，并在整个大数据解决方案堆栈中实现更全面的管理。
  　　大数据初创公司将越来越复杂的AI注意应用程序推向市场。过去几年来，许多新的数据库，流处理和数据初创公司加入到市场中。不少公司也开始通过AI的解决方案加入到市场竞争中。其中大部分创新方案都是为公有云或混合云部署而设计的。
  　　新兴解决方案逐渐替代传统方法。越来越多的大数据平台供应商将涌现出融合物联网、区块链和流计算的下一代方法。这些大数据平台主要针对机器学习、深度学习和人工智能管理端到端devops管理进行优化。此外，不少大数据分析平台正在为AI微服务架构设计边缘设备。
  　　打包的大数据分析应用程序正变得越来越广泛。未来十年，更多服务将自动调整其嵌入式机器学习、深度学习和AI模型，以持续提供最佳业务成果。这些服务将纳入预先训练的模式，客户可以调整和扩展到自己的特定需求。
  　　大数据分析的部署障碍
  　　虽然大数据分析采用的预测看起来很好，但仍存在许多障碍：

 　　复杂度过高。大数据分析环境和应用程序仍然过于复杂。因此，厂商需要继续简化这些环境接口、体系结构、功能和工具。以将复杂的大数据分析功能应用于主流用户和开发人员。

  　　成本高昂且效率低下。对于许多IT专业人员来说，大数据分析管理和治理流理仍然过于孤立，成本高昂且效率低下。供应商需要构建预先打包的流程，帮助大型专业人员团队更有效、快速和准备的管理数据及分析。
  　　缺乏自动化功能。大数据分析应用程序的开发和运营仍然过于耗时且需要手动。供应商需要加强其的自动化功能，以确保提高用户技术人员的生产力，同时确保即使是低技能人员也能处理复杂业务。

 　　大数据时代已经来临，并逐渐渗透到各个行业领域之中。对于企业IT来说，开始将更多的大数据分析开发工作迁移到公有云环境中，这也将加速AWS，微软，谷歌等云厂商提供的快速成熟且低成本产品的能力。

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