【Insight】让人震惊的大数据全球市场（附36页大数据方案PPT）
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大数据正如期而至。
据悉，世界当前之字节数已达宇宙中人类可观测到的恒星数量的40倍。
每天几十亿人仍在源源不断的产生新数据、其量级难以想象。
全球市场规模的预测让人震惊。
对于大数据的使用已不是什么神来之笔，走进你的工作只是时间的问题。
你可以认为大数据跟你暂时无关，但它正快马加鞭的向你奔赴而来。
过去十年，数据量正以惊人的速度增长。
随着越来越多的公司运营着更大的数据量，物联网市场也在快速发展，明年的数据量将变得更大。以下为市场需求和动向的前瞻性总结，如果您对大数据感兴趣，那么您一定要在2021年密切关注这些趋势！
作者：Marian Faryna，BorisTrofimov
编译：球迷Long
增强分析
增强分析扩展了
人工智能和机器学习工具、框架的BI工具包。
这是从传统的BI中产生的，IT部门负责驱动所有工具。
自助式BI为业务用户以及
某些情况下的最终用户提供基于视觉的分析。
增强分析是自助式BI的下一个进化步骤。
它将机器学习和AI元素集成到公司的数据准备、分析和BI流程中，以提高数据管理性能。
增强分析可以减少与数据准备和清理相关的时间。
持续智能
持续智能是将实时分析集成到当前业务运营中的过程。
根据Gartner的数据，
到2022年，
超过一半的主要新业务系统将基于实时分析做业务决策。
通过将实时分析集成到业务运营中，
并处理当前和历史数据，
持续智能有助于
将新数据快速转化为能够增强人的决策的信息。
许多组织仍然只依赖历史和过时的数据。
在快速变化的环境中，这样的组织很可能将被淘汰。
因此，
一个组织应该不断地、及时的获得系统的数据地图。
这些数据将提高识别和解决问题的能力
以及重要决策的速度。
数据运营
数据运营在方向上类似于DevOps实践，
但是针对的过程有所差异。
与DevOps不同的是，
它在整个组织内协作要实现的是
数据集成以及保障数据质量。
数据运营专注于精简数据的端到端循环过程，
从数据采集、准备、分析开始，到图表创建、报告结束。
数据运营为不太熟悉数据流的员工提供数据处理服务。
这使得人们可以更多地关注领域专业知识，
而不是关注数据如何在组织中运行。
3.1零服务器的兴起
随着云解决方案在市场上的强势出现，
新的趋势和实践正在出现，并相互交叉。
数据运营实践旨在简化和加速数据流，
甚至可以取缔组织基础设施。
这就是为什么
数据运营工具箱包含所谓的“零服务器”实践。
这样的实践允许组织
通过管理云基础设施中的数据管道部分
来减少硬件数量、轻松快速地扩展并加速数据流更改。
3.2更进一步：数据运营即服务
实现数据的集成、可靠性和交付需要大量的精力和技能。
实现数据运营需要
数据工程师、数据科学家和DevOps工程师协作。
市场上不断出现相关新产品，
这些产品提供了多种可插拔、可扩展的数据操作实践，
允许基于您的数据来开发复杂的数据流，
还为您的数据科学部门提供了API服务。
内存计算
内存计算是另一种加速分析的方法。
除了实时数据处理之外，
它将取代缓慢的数据访问（如通过磁盘），
并将所有流程完全基于存储在RAM中的数据进行处理。
这导致数据的处理和查询速度
比任何其他解决方案快100多倍！！
有助于企业做出决策并立即采取行动。
边缘计算
边缘计算是一种分布式计算框架，
它将计算带到需要的数据源附近。
随着汇聚到云的数据量不断增加，
原始数据的延迟和可伸缩性
以及处理速度等问题也随之出现。
边缘计算方法可以减少
数据生产者和数据处理层之间的延迟，
并通过将数据处理能力靠近原点（传感器、物联网设备）
来减少对云层的压力。
Gartner估计，
到2025年，
75%的数据将在传统数据中心或云计算之外进行处理。
数据治理
数据治理是一个实践和过程的集合，
这些实践和过程确保组织内信息的有效使用。
安全数据泄露和GDPR的引入迫使企业更加关注数据。
新的角色开始出现，
比如首席数据官（CDO）和首席保护官（CPO），
他们的职责是根据法规和安全政策管理数据。
数据治理不仅与安全性和法规有关，
还与企业使用的数据的可用性、可用性和完整性有关。
数据量的快速增长、监管和法规遵从性要求
不断提高是全球数据治理市场大幅增长背后原因。
数据虚拟化
数据虚拟化集成了跨不同系统的所有企业数据，
管理统一的数据以实现集中的安全和治理，
并将其实时交付给业务用户。
当使用不同的数据源时，
例如来自数据仓库、云存储或SQL数据库的数据，
就需要组合或分析来自这些不同数据源的数据，
以便基于分析做业务决策。
这与ETL方法不同，
ETL方法主要从其他源复制数据。
数据虚拟化直接寻址数据源并对其进行分析，
而无需在数据仓库中复制数据源。
这节省了数据处理存储空间和时间。
Hadoop
市场需求总是不断变化的，工具也是如此。
在现代数据处理中，
越来越多的工程趋势受到大数据基础设施的影响。
值得注意的软件趋势之一是向云中迁移。
因此，我们可以看到数据处理是如何
从本地或数据中心转移到使用AWS等云服务提供商的：
数据接收、分析和存储。
在这样的趋势下，
工具也在不断衍化。
例如，
大多数Hadoop提供商仍然只支持数据中心基础设施，
而Spark这样的框架在数据中心和云中都适宜。
Spark正在不断发展，并迅速与市场需求接轨，
为混合云和多云等业务提供了更多选择。
结论
根据市场预测，大数据将继续增长。
根据多项研究和预测，到2025年，
其全球市场规模将达到惊人的2500亿美元。
前几年的一些趋势，
如增强分析、内存计算、数据虚拟化和大数据处理框架
将对业务产生重大影响。
例如，内存计算的速度是其他任何解决方案的100多倍。
到2022年，
几乎有2/3的公司将实施数据虚拟化，
以助力于节省数据处理存储空间和时间。
新的趋势也在出现。
像持续智能、边缘计算和数据运营这样的强大力量
可以帮助改进业务并使企业更高效的运转。
例如，持续智能同时考虑了历史数据和实时数据。
这会显著影响组织的决策方式以及决策的效率和速度。
到2022年，
超过50%的新主要业务系统
将基于实时分析环境做出业务决策。
边缘计算等方法将允许
在传统数据中心或云之外处理数据。
据估计，到2025年，75%的企业生成数据将在边缘处理。
数据运营工具包中的零服务器实践
已经允许企业减少硬件数量，
并且可以轻松快速地进行扩展。
近50%的公司已经或计划
在不久的将来使用零服务器架构。
总而言之，关键是企业要保持专注，
通过采用新型解决方案实现成功数字化转型，
并继续改进处理数据的方式，从而避免被大浪淘沙。
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以下为36页大数据解决方案PPT
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