2020人工智能、大数据和分析预测


数据是未来的关键。它(据称)是每个科技公司决策的来源,它不仅成为软件行业的重要组成部分,也成为全球垂直行业的重要组成部分。大数据、人工智能和分析之间的关系在这一点上是众所周知的,所以让我们看看行业专家对这些技术在2020年的发展方向。

  • 高级产品营销经理萨拉·法茨(Sara Faatz),进步:人工智能和机器学习获得了最高的回报:人工智能和机器学习的日益普及以及它对日常任务自动化的承诺意味着拥有这些技能和专业知识的开发人员需求量很大。人工智能和人工智能是更智能的应用程序的大脑,通过这些技术,应用程序从行为模式中学习,能够更智能地做出反应或产生行动。现代组织收集的数据可以做很多事情。

    由于组织开始在整个业务中优先考虑人工智能和建模语言的实现,因此,了解如何有效地构建、实现和使用人工智能和建模语言的开发人员,以及了解这些是强大的工具的开发人员,在2020年会有很高的需求。

  • Alluxio创始人兼首席技术官李皓原:Hadoop存储(HDFS)已死。Hadoop计算(Spark)生命力强。有很多关于Hadoop已死的说法...但是Hadoop生态系统也有许多冉冉升起的新星。这些是像火花这样的计算框架,从数据中提取更多的价值。像Presto这样的其他公司也已经被更广泛的计算生态系统所采用。所以今天的Hadoop已经被打破了。Hadoop存储(HDFS)之所以死,是因为它的复杂性和成本,也是因为如果它与HDFS保持联系,计算根本无法弹性扩展。为了获得即时的、实时的洞察力,用户需要即时的、弹性的计算能力,这在云中是非常有用的。无论是云存储还是内部对象存储,HDFS的数据都将转移到最理想、最经济的系统。HDFS将会死去,但Hadoop计算将会继续存在,并变得强大。

  • Dremio首席执行官兼联合创始人托梅尔·希兰(Tomer Shiran):面向批量分析的数据微服务的兴起。传统的操作性微服务是为处理少量记录而设计和优化的,这主要是由于现有协议和传输的带宽限制。但是现在,随着Apache Arrow Flight的出现,这个长期存在的瓶颈问题得到了解决,它为跨不同应用和平台的大数据传输提供了一个高性能、大规模并行的协议。我们预测,在2020年,Arrow Flight将推出一个新的数据微服务类别,专注于具有大量记录的批量分析操作,反过来,这些数据微服务将支持松散耦合的分析架构,其发展速度将远远快于传统的整体分析架构。