在過去的幾十年中，大數據已成為所有重要技術術語中的有見地的想法。此外，無線連接的可訪問性和不同的進步促進了對大型數據集的分析。組織和大型公司正在通過改進其數據分析和平臺來不斷增強實力。

2019年是大數據領域重要的一年。 在今年年初，Cloudera和Hortonworks合并后，我們發現全球范圍內大數據的使用量呈上升趨勢，各組織紛紛開始考慮數據運營和業務編排對其業務成功的重要性。 大數據行業目前的價值為1,890億美元，比2018年增加200億美元，并將繼續快速增長，到2022年將達到2,470億美元。

這是我們了解2020年大數據趨勢的理想機會。

首席數據官（CDO）將成為吸引力中心

無論如何，數據科學家和首席數據官（CDO）的職位是適度的，但是目前這些專家從事這項工作的前提是很高的。隨著數據量的不斷發展，對數據專業人員的需求還會達到業務需求的特定限制。CDO是C級機構，因此公司的數據可用性，完整性和安全性受到威脅。隨著越來越多的商人了解這項工作的重要性，征募CDO逐漸成為一種規范。這些專家在很長一段時間內將領導大數據趨勢。

大數據分析投資

Analytics（分析）為組織提供了優勢Gartner預見到，到2020年底尚未投入大量分析的組織可能不會在2021年做好準備。（預計此預測將排除私人企業，例如個體經營的雜工，園丁和許多藝術家。）實時語音分析市場從2019年開始一直保持持續的采用周期。客戶旅程分析的概念預計將持續增長，以提高企業生產力和客戶體驗。實時語音分析和客戶旅程分析將在2020年得到普及。

多云和混合正在樹立深層根源

隨著基于云的進步不斷發展，組織逐漸傾向于在云中占據一席之地。盡管如此，將數據集成和準備工作從本地解決方案遷移到云的過程比大多數人承認的要復雜和乏味。此外，要重新定位大量現有數據，組織應在完成轉換之前花幾小時到幾個月的時間來匹配其數據源和平臺。

在2020年，我們希望看到后來的采用者得出關于部署多云的結論，從而將混合云和多云理念帶入數據生態系統戰略的前線。

可行的數據將會增長

關于大數據趨勢2020的另一項發展被認為是可行的數據，可以更快地處理。該數據表明業務介詞與大數據之間缺少聯系。如前所述，大數據本身未經評估就毫無用處，因為它是無理的驚人，多組織且龐大的。與大數據模式相反，通常依靠Hadoop和NoSQL數據庫以聚集模式查看數據，而在計劃連續流時可以快速考慮數據。

由于采用了這種數據流處理方式，因此可以在短短的幾毫秒內立即分離出數據。這為可以做出業務決策并在清理數據后立即啟動流程的公司帶來了更多價值。

持續智能

持續智能是將實時分析與業務運營集成在一起的框架。它可以測量記錄的數據和當前數據，以提供決策自動化或決策支持。持續智能使用多種技術，例如優化，業務規則管理，事件流處理，增強分析和機器學習。它建議依賴于歷史數據和實時數據的活動。

Gartner預測，到2022年，超過50％的新業務系統將使用持續智能。此舉已經開始，許多公司將在2020年融合持續智能以獲取或保持重要優勢。

機器學習將繼續成為焦點

作為2020年大數據趨勢的重大創新，機器學習（ML）是另一種有望從根本上影響我們未來的發展。ML是一項快速發展的進步，用于擴展常規活動和業務流程

在加入的所有其他AI系統中，機器學習項目在2019年獲得了最大的投資。自動化的機器學習工具可幫助您獲得難以通過各種方法（甚至是專家分析師）難以分離的知識。這種大數據創新堆棧可提供更快的結果，并提高總體生產率和響應時間。

放棄適用于Spark和Databricks的Hadoop

自從出現在市場上以來，Hadoop因其多面性而受到網絡中眾多人士的批評。Spark和諸如Databricks之類的Managed Spark解決方案是“嶄新的”參與者，因此，它們逐漸站穩了腳跟，因為數據科學工作者認為它們是對鄙視Hadoop的一切的回答。

但是，在數據科學沙箱中運行Spark或Databricks工作，然后將其推廣到正式生產環境將繼續面臨挑戰。數據工程師將繼續要求Spark在企業級數據操作和編排方面更加合適和完善。最重要的是，在這兩個平臺之間有大量的選擇要考慮，并且公司將因其偏愛的能力和經濟價值而從該決定中受益。

內存計算

內存計算的另一個優勢是可以幫助企業客戶（銀行，零售商和公用事業公司）快速識別模式并分解大量數據，而不會出現任何問題。內存成本的下降是內存計算創新熱情不斷提高的主要因素。

內存中的創新可用于實時執行復雜的數據分析。它允許其客戶處理具有更大靈活性的海量數據集。到2020年，由于內存支出的減少，內存計算將大行其道。

物聯網和大數據

如此巨大的進步有望改變2020年的當前業務狀況。很難意識到這一切，但是，要在2020年大數據趨勢中保持平衡，就需要物聯網和數字產品。

如今，可以看到物聯網在醫療保健中的功能，同樣，結合演出數據的創新正在推動公司獲得更好的結果。預計有42％正在進行IoT解決方案或IoT創建的公司將在未來三年內使用數字化便攜式設備。

數字化轉型將成為關鍵要素

數字化轉型與物聯網（IoT），人工智能（AI），機器學習和大數據結合在一起。預計到2025年，與物聯網相連的設備將從目前的267億增加到驚人的750億，很容易看到大數據的來源。物聯網，IaaS，人工智能和機器學習等數字化轉型正在處理大數據，并將其推向人類歷史上無法想象的地區。

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