2016年大數據領域會發生什么？考慮到如今在深層神經網絡和規范性分析方面取得的進展，你可能覺得這個問題很好回答。而實際上，來自業界的大數據預測大不相同，下面就來看看到底哪些大數據預測值得關注。

　　1、數據平民崛起

　　甲骨文公司預測一種新型用戶：數據平民（DataCivilian）會崛起。該公司稱：“雖然復雜的數據統計可能仍依賴于數據科學家，但數據驅動的決策不會是這樣。在未來一年，更簡單的大數據發現工具讓業務分析員可以尋找企業Hadoop集群中的數據集，將它們重新做成新的混搭組合，甚至運用探索性機器學習方法來分析它們?！?/p>

　　2、大數據會“消亡”

　　NucleusResearch公司公開發表了不同意見，預測我們所知道的大數據會消亡。該公司稱：“在過去兩年，每家公司及其人員似乎都推出了某種形式的大數據解決方案。是該告別新奇事物綜合征（shinyobjectsyndrome）的時候了。用戶會像對待任何數據那樣對待和訪問大數據，而不是著手解決大數據分析這個既龐大又艱巨的任務?！?/p>

　　3、數據科學將大放光彩

　　數據科學咨詢公司Profusion首席執行官MikeWeston預測，數據科學在銀行界會大放光彩。他說：“金融業是率先采用數據科學技術和方法的行業之一。不過，所有銀行服務公司采用數據科學的步調遠遠沒有統一。2016年，預計這種局面會有所改變。更好地利用數據和服務個性化會從金融市場進入到零售銀行領域。這會給市場營銷、客戶服務和產品開發帶來深遠影響?！?/p>

　　4、首席數據官成為“新寵兒”

　　Blazent公司首席技術官辦公室負責人MichaelLudwig認為，首席數據官（CDO）會成為信息技術領域的“新寵兒”，永遠讓辦公室政治更顯錯綜復雜。他表示：“正是由于大數據很復雜，又需要完整而準確的數據，首席數據官會變得越來越重要。因而，首席技術官和首席信息官需要給首席數據官讓出地方，除非確立了明確界定的角色并成立了相關團隊，否則高層管理團隊中會出現緊張局勢?！?/p>

　　5、合并興起的關鍵年

　　許多人預計2016年大數據領域會出現激動人心的事情。LogiAnalytics公司的解決方案工程和服務副總裁CharlesCaldwell卻不這么認為：“如果我展望2016年，并不覺得會出現許多激動人心的事情。其他廠商已給出了云計算、視覺分析和移動等方面的預測，但是那些大多是舊趨勢。在我看來，2016年會是合并興起和為下一大熱門技術打基礎的一年?！?/p>

　　6、大數據泄密事件頻發

　　大數據領域的“沮喪的黛比”（DebbieDowner）獎授予了BlueTalon公司的首席執行官EricTilenius，因為他預測，大企業爆出大數據泄密事件的步伐可能會加快。他說：“2016年，缺乏統一的數據治理，可能會導致企業界迄今面臨的最大的安全方面沖擊，這相當于移動技術的問世給傳統企業邊界帶來的沖擊。依賴支離破碎的方法來控制數據訪問，即面對不斷變化的數據格局采用不一致的政策，只會在企業數據保護方面留下大漏洞?！?/p>

　　7、Hadoop將處于十字路口

　　2016年，Hadoop將處于十字路口，它會往哪個方向走？Altiscale公司的首席運營官MikeMaciag給出了他的預測：“2016年，我們會看到Hadoop行業標準得到鞏固。2015年年初，我們看到開放數據平臺計劃（ODPi）正式啟動，該計劃制定了標準，為大數據生態系統的關鍵項目如何協同運行指明了方向。由于標準化給客戶帶來的好處變得更加顯而易見，ODPi的成員數量在這一年翻番。我們預計，2016年Hadoop會得到更大的發展和認可，讓新的技術和應用程序得以滿足由ODPi制定的Hadoop生態系統標準?！?/p>

　　8、物聯網2.0出現

　　ZebraTechnologies公司預測：“我們會看到物聯網2.0出現。物聯網市場會由過去的閉源、專有的第一代解決方案，變成更成熟、基于行業標準、可靈活適應的解決方案。借助開源方法，企業組織能夠從數量更多的服務提供商及其各自的API當中作一個選擇。”

　　9、后稀缺經濟日漸興起

　　OpenText公司首席執行官MarkBarrenechea預測，物聯網可能預示著后稀缺經濟（post-scarcityeconomy）日漸興起。他說：“可以將算法想象成這種應用程序，對物聯網及我們生活中方方面面的數十億個互聯設備生成的彼此關聯的海量信息進行大數據分析。擁有數據、分析數據、改進和創新成為企業成功的關鍵，而這一切得益于互聯數字化社會?！?/p>

　　10、外包大行其道

　　大數據服務提供商Absolutdata公司首席執行官AnilKaul預測，外包在2016年會大行其道。他說：“我們可以從大數據獲得眾多有價值的信息，可是訪問這些信息頗具挑戰性，而且通常不在平常的商業智能范圍之內。如今許多公司在與第三方合作，制定并執行大數據分析策略。將外部專家整合到大數據團隊中，也許是公司在這個迅速變化的領域保持領先一步的最佳途徑?！?/p>