我們回顧數(shù)據(jù)空間的層層演變，驚嘆那些曾經(jīng)令我們印象深刻的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序和工具。數(shù)據(jù)正在對(duì)企業(yè)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式以及盈利能力產(chǎn)生影響。如今你已經(jīng)很難找到一個(gè)簡(jiǎn)單的程序不以顯著的方式使用數(shù)據(jù)。一部分公司使用數(shù)據(jù)分析并由此來(lái)做出一些決策，因?yàn)檫@樣他們得以超越同行成為業(yè)界翹楚。

直到最近，訪問(wèn)大數(shù)據(jù)還是需要具備顯著的專業(yè)知識(shí)和工具。如今很多工具已經(jīng)得到改善，而社區(qū)已經(jīng)成為了分享這些工具的主要場(chǎng)所。令我們非常高興的是許多針對(duì)新的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)類型的解決方案也陸續(xù)出臺(tái)。在這樣一個(gè)跨越傳統(tǒng)學(xué)科數(shù)據(jù)技能的時(shí)代，企業(yè)也開(kāi)始強(qiáng)調(diào)文化、人以及流程的重要性。

我們展望未來(lái)，思考未來(lái)的數(shù)據(jù)前景，這也是我們?cè)谶@里的主題。

認(rèn)知增強(qiáng)

大數(shù)據(jù)的算法和有效用戶界面的結(jié)合，讓我們看到了許多優(yōu)秀的消費(fèi)者應(yīng)用程序，諸如Waze和谷歌。我們對(duì)這個(gè)話感興趣源于許多領(lǐng)域?qū)＜液蜆I(yè)務(wù)分析師的分析以及民主化的工具，特別地，新的視覺(jué)界面打開(kāi)了許多新的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型。

智能事項(xiàng)：人工智能與算法

提起這個(gè)話題的算法，我想很多討論人工智能算法的人一定很感興趣。隨著智能系統(tǒng)變得越來(lái)越不同，安全和隱私也成為了關(guān)鍵的部分。盡管在這個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中很多人提出了“不合理的有效性數(shù)據(jù)”，但是算法的創(chuàng)新仍然是一個(gè)非常重要的領(lǐng)域。

廉價(jià)傳感器的融合,快速網(wǎng)絡(luò)和分布式計(jì)算

物聯(lián)網(wǎng)（IOT）需要系統(tǒng)能夠處理和釋放大量的事件數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)將從分析平臺(tái)開(kāi)發(fā)監(jiān)控操作。除了數(shù)據(jù)管理，目前做的最多的就是事件發(fā)展流分析和大量的時(shí)間序列分析。

數(shù)據(jù)(科學(xué))管道

分析項(xiàng)目中涉及的一系列步驟，往往需要不同的工具。有越來(lái)越多的公司和開(kāi)源項(xiàng)目將各種分析工具集成到統(tǒng)一的用戶界面和包，將這些集成工具復(fù)制、讓它們相互協(xié)作以及將其合理的進(jìn)行部署。這仍然是一個(gè)活躍的區(qū)域，作為專業(yè)工具急于將其擴(kuò)大在數(shù)據(jù)管道的覆蓋率。

大數(shù)據(jù)組件的發(fā)展和成熟的市場(chǎng)

在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)中許多流行的組件都是開(kāi)源的， 因此，許多公司通過(guò)裝配組件建立自己的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，比如Spark，Kafka，Cassandra和ElasticSearch。對(duì)比這幾年的變化，許多企業(yè)從沒(méi)有組裝過(guò)這些組件到建立完善的技術(shù)體系，這是一個(gè)從無(wú)到有的巨大演變的過(guò)程。然而企業(yè)真正感興趣的是應(yīng)用程序和分析平臺(tái)，而不是而不是單獨(dú)的組件。為此要求數(shù)據(jù)工程師們保持?jǐn)?shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的健壯性來(lái)組裝這些組件。

數(shù)據(jù)科學(xué)家，設(shè)計(jì)和社會(huì)科學(xué)

很顯然，數(shù)據(jù)分析師大多來(lái)自社會(huì)科學(xué)(如調(diào)查、心理測(cè)驗(yàn)學(xué))。 然而我們注意到更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家正在擴(kuò)大與產(chǎn)品設(shè)計(jì)師和社會(huì)科學(xué)家的合作。

建立一種數(shù)據(jù)文化

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的組件是善于利用數(shù)據(jù)提高決策，然而這一切都始于儀器。RelateIQ副總裁DJ Patil曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，“如果你不能測(cè)量它，那么你不能修復(fù)它”。 此外，分布式計(jì)算的發(fā)展在過(guò)去的十年中已經(jīng)是數(shù)據(jù)產(chǎn)品公司的主流技術(shù)。在很多情況下，數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)展階段(從“最小可行產(chǎn)品”)是由跨職能團(tuán)隊(duì)來(lái)替代分析技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的危險(xiǎn)

每隔幾個(gè)月似乎有一篇文章批評(píng)炒作大數(shù)據(jù)，往深處挖掘你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些批評(píng)指出了許多有經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析師曾經(jīng)分析的突出問(wèn)題。 我的觀點(diǎn)是，隱私和模型文化是非常重要的。