大數據方案尚未成熟、選購前多想想未來趨勢

目前，大數據仍然不算普及，但並不代表大數據是沒有意義的技術，其價值及分析結果已經令很多企業家垂青。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，這技術仍然處於成長初期，這領域仍有很多未定型的技術範疇，潛能可謂無法預視，以下為大家分享五項技術趨勢預測。

1.基於雲的大數據分析

Hadoop 是用於處理大型資料集的一個框架和一組工具，這工具原意是設計在物理機上使用，但是目前這種現象已經改變，越來越多基於雲的數據處理技術出現，例如 Amazon AWS 的 Elastic MapReduce (EMR)，Google BigQuery 中的資料分析服務，IBM 的 Bluemix 雲平台等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

就目前而言，大數據的分析工作正開始向公用雲遷移，因為大數據分析需要一個安全、穩定、可靠的環境。目前已經有很多公司開始跟雲服務公司合作，希望得到一個能夠橫跨多個部門的雲平台來支援公司的業務資料分析。隨著雲平台成本降低，這個趨勢將越明顯，部署大數據已經不再是大企業專利。

2.Hadoop：新的企業資料作業系統

Hadoop 分散式的分析框架，如今正在演變成分散式資源管理器，它可能是資料分析的一個通用作業系統。有了這些系統，你可以將不同的資料操作和分析操作插入到 Hadoop 分散式系統中來執行。由於 SQL、MapReduce、串流處理、圖形分析和其他類型的工作負載都能夠在 Hadoop 上有足夠的性能運行，越來越多企業將會使用的 Hadoop 作為企業資料中心。

3.更多的預測分析

隨著大數據的發展，分析師會累積更多的數據及使用更多相關的工具。然而隨著大數據行業的發展，針對舊資料的分析更多的是為了提供預測功能，畢竟人們更希望利用已有的資料來對未來作出預測。

4.更多，更好的 NoSQL

替代傳統的基於 SQL 的 Relational Database 產品被稱為 NoSQL，如今開始在特定種類的分析應用程式中普及。以這一增長趨勢估計，預計未來將有 15 至 20 個開源的 NoSQL 資料庫共同存在，他們各自有專長，這些資料庫將會快速的發展。

5.在記憶體分析

使用記憶體來加快分析處理的技術如今越來越受歡迎，實時分析是很多企業使用者都喜歡的產品；目前已有很多基於記憶體的分析管理工具，其中 Amazon 的 HANA 便是一例。

總結：資料分析是一個熱門行業，未來有很大發展的空間，所以目前很多廠商都針對大數據分析推出產品，但是對於企業使用者來說，在選擇產品的時候要注意，由於目前資料分析尚未到達成熟階段，所以市場上的分析工具參差不齊，在選擇產品的時候還是要選擇知名品牌較好。