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技術(shù)型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西，而“大數(shù)據(jù)”跟3年前火熱程度相比反而有些凄慘。雖然Hadoop創(chuàng)建于2006年，在“大數(shù)據(jù)”的概念興起到達白熱化是在2011年至2014年期間，當時在媒體和行業(yè)面前，大數(shù)據(jù)就是“黑金石油”。但是現(xiàn)在有了某種高原感。 2015年數(shù)據(jù)世界中時尚年輕人喜歡轉(zhuǎn)移到AI的相關(guān)概念，他們口味變成：機器智能，深度學習等。

除了不可避免的炒作周期，我們第四次年度“大數(shù)據(jù)風水圖”（見下圖），回顧過去一年發(fā)生的事情，思考這個行業(yè)的未來機會。

2016年大數(shù)據(jù)還是“回事”么？讓我們深度挖掘。

企業(yè)級技術(shù) = 艱苦的工作

其實大數(shù)據(jù)有趣的是它不是直接可以炒作的東西。

能夠獲得廣泛興趣的產(chǎn)品和服務(wù)往往是那些人們可以觸摸和感受到的，比如：移動應(yīng)用，社交網(wǎng)絡(luò)，可穿戴設(shè)備，虛擬現(xiàn)實等。

但大數(shù)據(jù)，從根本上說是“管道”。當然，大數(shù)據(jù)支持許多消費者或企業(yè)用戶體驗，但其核心是企業(yè)的技術(shù)：數(shù)據(jù)庫，分析等：而這后面幾乎沒人能看到東西運行。

而且如果大家真正工作過的都知道，在企業(yè)中改造新技術(shù)并不大可能在一夜之間發(fā)生。

早年的大數(shù)據(jù)是在大型互聯(lián)網(wǎng)公司中（特別是谷歌，雅虎，F(xiàn)acebook，Twitter，LinkedIn等），它們重度使用和推動大數(shù)據(jù)技術(shù)。這些公司突然面臨著前所未有的數(shù)據(jù)量，沒有以前的基礎(chǔ)設(shè)施，并能招到一些最好的工程師，所以他們基本上是從零開始搭建他們所需要的技術(shù)。開源的風氣迅速蔓延，大量的新技術(shù)與更廣闊的世界共享。隨著時間推移，其中一些工程師離開了大型網(wǎng)絡(luò)公司，開始自己的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司。其他的“數(shù)字原生”的公司，其中包括許多獨角獸，開始面臨跟大型互聯(lián)網(wǎng)公司同樣需求，無論有沒有基礎(chǔ)設(shè)施，它們都是這些大數(shù)據(jù)技術(shù)的早期采用者。而早期的成功導致更多的創(chuàng)業(yè)和風險投資。

現(xiàn)在一晃幾年了，我們現(xiàn)在是有大得多而棘手的機會：數(shù)據(jù)技術(shù)通過更廣泛從中型企業(yè)到非常大的跨國公司。不同的是“數(shù)字原生”的公司，不必從頭開始做。他們也有很多損失：在絕大多數(shù)的公司，現(xiàn)有的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施“夠用”。這些組織也明白，宜早不宜遲需要進化，但他們不會一夜之間淘汰并更換關(guān)鍵任務(wù)的系統(tǒng)。任何發(fā)展都需要過程，預算，項目管理，導航，部門部署，全面的安全審計等。大型企業(yè)會小心謹慎地讓年輕的創(chuàng)業(yè)公司處理他們的基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵部分。而且，一些（大多數(shù)？）企業(yè)家壓根不想把他們的數(shù)據(jù)遷移到云中，至少不是公有云。

（大數(shù)據(jù)分析的基本流程圖）

從另一個關(guān)鍵點大家就明白了：大數(shù)據(jù)的成功是不是實現(xiàn)一小片技術(shù)（如Hadoop的或其他任何東西），而是需要放在一起的技術(shù)，人員，流程的流水線。你需要采集數(shù)據(jù)，存儲數(shù)據(jù)，清理數(shù)據(jù)，查詢數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，可視化數(shù)據(jù)。這將由產(chǎn)品來完成，有些由人力來完成。一切都需要無縫集成。歸根結(jié)底，對于這一切工作，整個公司，從高級管理人員開始，需要致力于建立一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化，大數(shù)據(jù)不是小事，而是全局的事。

換句話說：這是大量艱苦的工作。

部署階段

以上解釋了為什么幾年后，雖然很多高調(diào)的創(chuàng)業(yè)公司上線也拿到引人注目的風險投資，但只是到達大數(shù)據(jù)部署和早期成熟階段。

更有遠見的大公司（稱他們?yōu)椤皣L鮮者”在傳統(tǒng)的技術(shù)采用周期），在2011 – 2013年開始早期實驗大數(shù)據(jù)技術(shù)，推出Hadoop系統(tǒng)，或嘗試單點解決方案。他們招聘了形形色色的人，可能工作頭銜以前不存在（如“數(shù)據(jù)科學家”或“首席數(shù)據(jù)官”）。他們通過各種努力，包括在一個中央儲存庫或“數(shù)據(jù)湖”傾倒所有的數(shù)據(jù)，有時希望魔術(shù)隨之而來（通常沒有）。他們逐步建立內(nèi)部競爭力，與不同廠商嘗試，部署到線上，討論在企業(yè)范圍內(nèi)實施推廣。在許多情況下，他們不知道下一個重要的拐點在哪里，經(jīng)過幾年建設(shè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，從他們公司業(yè)務(wù)用戶的角度來看，也沒有那么多東西去顯示它。但很多吃力不討好的工作已經(jīng)完成，而部署在核心架構(gòu)之上的應(yīng)用程序又要開始做了。

下一組的大公司（稱他們?yōu)椤霸缙诖蟊姟痹趥鹘y(tǒng)的技術(shù)采用周期）一直呆在場邊，還在迷惑的望著這整個大數(shù)據(jù)這玩意。直到最近，他們希望大供應(yīng)商（例如IBM）提供一個一站式的解決方案，但它們知道不會很快出現(xiàn)。他們看大數(shù)據(jù)全局圖很恐怖，就真的想知道是否要跟那些經(jīng)常發(fā)音相同，也就湊齊解決方案的創(chuàng)業(yè)公司一起做。他們試圖弄清楚他們是否應(yīng)該按順序并逐步工作，首先構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，然后再分析應(yīng)用層，或在同一時間做所有的，還是等到更容易做的東西出現(xiàn)。

生態(tài)系統(tǒng)正在走向成熟

同時，創(chuàng)業(yè)公司/供應(yīng)商方面，大數(shù)據(jù)公司整體第一波（那些成立于2009年至2013）現(xiàn)在已經(jīng)融資多輪，擴大他們的規(guī)模，積累了早期部署的成功與失敗教訓，也提供更成熟，久經(jīng)考驗的產(chǎn)品?，F(xiàn)在有少數(shù)是上市公司（包括HortonWorks和New Relic 它們的IPO在2014年12月），而其他（Cloudera，MongoDB的，等等）都融了數(shù)億美元。

VC投資仍然充滿活力，2016年前幾個星期看到一些巨額融資的晚期大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司：DataDog（9400萬），BloomReach（5600萬），Qubole（3000萬）， PlaceIQ（ 2500萬）這些大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司在2015年收到的$ 66.4億創(chuàng)業(yè)投資，占高科技投資總額的11％。

隨創(chuàng)業(yè)活動和資金的持續(xù)涌入，有些不錯的資本退出，日益活躍的高科技巨頭（亞馬遜，谷歌和IBM），公司數(shù)量不斷增加，這里就是2016年大數(shù)據(jù)全景圖：

2016年2月12日修訂，（本文最有價值的圖）

很顯然這里密密麻麻很多公司，從基本走勢方面，動態(tài)的（創(chuàng)新，推出新的產(chǎn)品和公司）已逐漸從左向右移動，從基礎(chǔ)設(shè)施層（開發(fā)人員/工程師）到分析層（數(shù)據(jù)科學家和分析師的世界）到應(yīng)用層（商業(yè)用戶和消費者），其中“大數(shù)據(jù)的本地應(yīng)用程序”已經(jīng)迅速崛起- 這是我們預計的格局。

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)：創(chuàng)新仍然有很多

正是因為谷歌十年前的MapReduce和BigTable的論文，Doug Cutting， Mike Cafarella開發(fā) 創(chuàng)建Hadoop的，所以大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)層成熟了，也解決了一些關(guān)鍵問題。

而基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新蓬勃發(fā)展還是通過大量的開源活動。

（Spark帶著Hadoop飛）

2015年毫無疑問是Apache Spark最火的一年，這是一個開源框架，利用內(nèi)存中做處理。這開始得到了不少爭論，從我們發(fā)布了前一版本以來，Spark被各個對手采納，從IBM到Cloudera都給它相當?shù)闹С帧?Spark的意義在于它有效地解決了一些使用Hadoop很慢的關(guān)鍵問題：它的速度要快得多（基準測試表明：Spark比Hadoop的MapReduce的快10到100倍），更容易編寫，并非常適用于機器學習。

其他令人興奮的框架的不斷涌現(xiàn)，并獲得新的動力，如Flink，Ignite，Samza，Kudu等。一些思想領(lǐng)袖認為Mesos的出現(xiàn)（一個框架以“對你的數(shù)據(jù)中心編程就像是單一的資源池”），不需要完全的Hadoop。即使是在數(shù)據(jù)庫的世界，這似乎已經(jīng)看到了更多的新興的玩家讓市場持續(xù)，大量令人興奮的事情正在發(fā)生，從圖形數(shù)據(jù)庫的成熟（Neo4j），此次推出的專業(yè)數(shù)據(jù)庫（時間序列數(shù)據(jù)庫InfluxDB），CockroachDB，（受到谷歌Spanner啟發(fā)出現(xiàn)，號稱提供二者最好的SQL和NoSQL），數(shù)據(jù)倉庫演變（Snowflake）。

大數(shù)據(jù)分析：現(xiàn)在的AI

在過去幾個月的大趨勢上，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)越來越注重人工智能（各種形式和接口），去幫助分析海量數(shù)據(jù)，得出預測的見解。

最近AI的復活就好比大數(shù)據(jù)生的一個孩子。深度學習（獲取了最多的人工智能關(guān)注的領(lǐng)域）背后的算法大部分在幾十年前，但直到他們可以應(yīng)用于代價便宜而速度夠快的大量數(shù)據(jù)來充分發(fā)揮其潛力（Yann LeCun, Facebook深度學習研究員主管）。 AI和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是如此密切，一些業(yè)內(nèi)專家現(xiàn)在認為，AI已經(jīng)遺憾地“愛上了大數(shù)據(jù)”（Geometric Intelligence）。

反過來，AI現(xiàn)在正在幫助大數(shù)據(jù)實現(xiàn)承諾。AI /機器學習的分析重點變成大數(shù)據(jù)進化邏輯的下一步：現(xiàn)在我有這些數(shù)據(jù)，我該怎么從中提取哪些洞察？當然，這其中的數(shù)據(jù)科學家們 – 從一開始他們的作用就是實現(xiàn)機器學習和做出有意義的數(shù)據(jù)模型。但漸漸地機器智能正在通過獲得數(shù)據(jù)去協(xié)助數(shù)據(jù)科學家。新興產(chǎn)品可以提取數(shù)學公式（Context Relevant）或自動構(gòu)建和建議數(shù)據(jù)的科學模式，有可能產(chǎn)生最好的結(jié)果（DataRobot）。新的AI公司提供自動完成復雜的實體的標識（MetaMind，Clarifai，Dextro），或者提供強大預測分析（HyperScience）。

由于無監(jiān)督學習的產(chǎn)品傳播和提升，我們有趣的想知道AI與數(shù)據(jù)科學家的關(guān)系如何演變 – 朋友還是敵人？ AI是肯定不會在短期內(nèi)很快取代數(shù)據(jù)科學家，而是希望看到數(shù)據(jù)科學家通常執(zhí)行的簡單任務(wù)日益自動化，最后生產(chǎn)率大幅提高。

通過一切手段，AI /機器學習不是大數(shù)據(jù)分析的唯一趨勢。令人興奮的趨勢是大數(shù)據(jù)BI平臺的成熟及其日益增強的實時能力（SiSense，Arcadia）

大數(shù)據(jù)應(yīng)用：一個真正的加速度

由于一些核心基礎(chǔ)架構(gòu)難題都已解決，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層迅速建立。

在企業(yè)內(nèi)部，各種工具已經(jīng)出現(xiàn)，以幫助企業(yè)用戶操作核心功能。例如，大數(shù)據(jù)通過大量的內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)，實時更新數(shù)據(jù)，可以幫助銷售和市場營銷弄清楚哪些客戶最有可能購買?？蛻舴?wù)應(yīng)用可以幫助個性化服務(wù); HR應(yīng)用程序可幫助找出如何吸引和留住最優(yōu)秀的員工;等

專業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)在幾乎任何垂直領(lǐng)域都很出色，從醫(yī)療保?。ㄌ貏e是在基因組學和藥物研究），到財經(jīng)到時尚到司法（Mark43）。

兩個趨勢值得關(guān)注。

首先，很多這些應(yīng)用都是“大數(shù)據(jù)同鄉(xiāng)”，因為他們本身就是建立在最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)，并代表客戶能夠充分利用大數(shù)據(jù)的有效方式，無需部署底層的大數(shù)據(jù)技術(shù)，因為這些已“在一個盒子“，至少是對于那些特定功能 – 例如，ActionIQ是建立在Spark上，因此它的客戶可以充分利用他們的營銷部門Spark的權(quán)力，而無需實際部署Spark自己 – 在這種情況下，沒有“流水線”。

第二，人工智能同樣在應(yīng)用程序級別有強大吸引力。例如，在貓捉老鼠的游戲，安全上，AI被廣泛利用，它可以識別黑客和打擊網(wǎng)絡(luò)攻擊。 “人工智能”對沖基金也開始出現(xiàn)。全部由AI驅(qū)動數(shù)字助理行業(yè)已經(jīng)去年出現(xiàn)，從自動安排會議（x.ai）任務(wù)，到購物為您帶來一切。這些解決方案依賴人工智能的程度差別很大，從接近100％的自動化，到個人的能力被AI增強 – 但是，趨勢是明確的。

結(jié)論

在許多方面，我們?nèi)蕴幱诖髷?shù)據(jù)的早期。盡管它發(fā)展了幾年，建設(shè)存儲和數(shù)據(jù)的過程只是第一階段的基礎(chǔ)設(shè)施。 AI /機器學習出現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層的趨勢。大數(shù)據(jù)和AI的結(jié)合將推動幾乎每一個行業(yè)的創(chuàng)新，這令人難以置信。從這個角度來看，大數(shù)據(jù)機會甚至可能比人們認為的還大。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷成熟，這個詞本身可能會消失或者變得過時，沒有人會使用它了。它是成功通過技術(shù)，變得很普遍，無處不在，并最終無形化。

作者@dongfeiwww ? ? 來源@虎嗅網(wǎng)

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