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但不管怎样,AI/ 机器学习*是大数据分析一值得关注的趋势。大数据 BI 平台的普遍成熟及其日益增强的实时能力也是一个令人兴奋的趋势(如 SiSense、Arcadia Data 等)。大数据应用:*的加速随着一些核心基础设施的挑战得到解决,大数据应用层正在快速构建。

即便在数据库的世界里,新兴的玩家似乎也越来越多。多到市场已经难以承受的地步,这里发生了很多令人兴奋的事情,从图形数据库(如 Neo4j )的成熟,到专门数据库的推出(如统计时序数据库 InfluxDB),乃至于 CockroachDB 的出现(受 Google Spanner 灵感启发诞生的融合了 SQL 与 NoSQL 长处的新型数据库)。数据仓库也在演变(如云数据仓库 Snowflake)。



然而,至少在我跟业界人士交谈中,大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。2015年 可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣,开始沉迷于 AI 以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份。

  抛开不可避免的*周期曲线态势不管,我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了,趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么,思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。


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