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大數據已經度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現在正在穩步向前發展。你知道大數據未來發展的幾大趨勢嗎?只有了解到發展的趨勢，才能從容應對，北大青鳥的老師今天帶你了解這四大趨勢。
1.數據的實時性
之前大數據遇到的大挑戰在于數據規模大，經過工業界多年的努力和實踐，規模大這個問題基本已經解決了。接下來幾年，更大的挑戰在于速度，也就是實時性。而大數據的實時性并不是指簡單的傳輸數據或者處理數據的實時性，而是從端到端的實時，任何一個步驟速度慢了，就影響整個大數據系統的實時性。所以大數據的實時性，包括快速獲取和傳輸數據、快速計算處理數據、實時可視化數據、在線機器學習，實時更新機器學習模型等。
2.大數據產品全鏈路化
全鏈路化是指提供端到端的全鏈路解決方案，而不是簡單的堆積一些大數據產品組件。以 Hadoop 為代表的大數據產品一直被人詬病的主要問題就是用戶使用門檻過高，二次開發成本太高。全鏈路化就是為了解決這一問題，用戶需要的并不是 Hadoop，Spark，Flink 等這些技術，而是要以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。Cloudera 的從 Edge 到 AI 是我比較認同的方案。大數據的價值并不是數據本身，而是數據背后所隱藏的對業務有影響的信息和知識。
3.數據規模不斷擴大
大數據已經度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現在正在穩步向前發展。上游數據規模會繼續增長，特別是由于 IOT 技術的發展和成熟，以及未來 5G 技術的鋪開。在可預測的未來，數據規模仍將繼續快速增長，這是能夠帶動大數據持續穩定向前發展的基本動力。下游數據產業還有很多發展的空間，還有很多數據的價值我們沒有挖掘出來。雖然現在人工智能，區塊鏈搶去了大數據的風口位置，也許大數據成不了未來的主角，但大數據也絕對不是跑龍套的，大數據開發仍將扮演一個重要而基礎的角色。可以這么說，只要有數據在，大數據就不會過時。
4.大數據底層技術的集中化
學習過大數據的人都會感嘆大數據領域的東西真是多，特別是底層技術，感覺學都學不來。經過多年的廝殺和競爭，很多優秀的產品已經脫穎而出，也有很多產品慢慢走向消亡。比如批處理領域的 Spark 引擎基本上已經成為批處理領域的佼佼者，傳統的 MapReduce 除了一些舊有的系統，基本不太可能會開發新的 MapReduce 應用。在大數據的上層應用方面未來將會迎來有更多的創新和發展，比如基于大數據上的 BI 產品， AI 產品等等，某個垂直領域的大數據應用等等，我相信未來我們會看到更多這方面的創新和發展。
數據規模會繼續擴大，大數據將繼續發揚光大，現在進入大數據行業是一個不錯的時機，如果你還在找大數據培訓機構，可以考慮下北大青鳥的大數據培訓課程，我們有著專業的課程，不斷的更新著課程，保持技術的前沿。
