大數(shù)據(jù)媒體KDnuggets就大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)采訪了8位業(yè)內(nèi)專家，以下是他們的觀點(diǎn)。

　　大數(shù)領(lǐng)域?qū)＜?、科技?chuàng)業(yè)導(dǎo)師，作者

　　由于亞馬遜AWS、Rackspace、Azure等云數(shù)據(jù)服務(wù)的興起，2016年數(shù)據(jù)量出現(xiàn)了大規(guī)模增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)的趨勢(shì)將在2017年持續(xù)。2017年還將出現(xiàn)更多機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、預(yù)測(cè)分析相關(guān)的項(xiàng)目。2017年依然會(huì)面臨數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題，數(shù)據(jù)科學(xué)家、首席數(shù)據(jù)官、首席架構(gòu)師等職位在2017年會(huì)越來(lái)越熱門(mén)、定位也會(huì)越來(lái)越清晰。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道將重新定義大數(shù)據(jù)。

　　IBM數(shù)據(jù)科學(xué)布道師

　　Hadoop在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域衰落的速度比我預(yù)想的更快，MapReduce、HBase，甚至HDFS對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家也沒(méi)有以前那么重要了。

　　2017年最主要的趨勢(shì)是更多的程序員學(xué)習(xí)選擇數(shù)據(jù)科學(xué)技能，以發(fā)展自己的職業(yè)生涯。2017年最熱門(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目會(huì)聚焦在流媒體分析、嵌入式深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)(cognitive IoT)、認(rèn)知聊天機(jī)器人、嵌入式機(jī)器認(rèn)知、自動(dòng)駕駛汽車、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。同時(shí)，我們也會(huì)在明年看到新一代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、GPU和其他的高性能認(rèn)知計(jì)算框架。

　　Gartner副總裁，知名分析師

　　2016年大數(shù)據(jù)最大的一個(gè)變化是人們不再談?wù)摯髷?shù)據(jù)了，大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)普及。關(guān)注的重點(diǎn)逐步轉(zhuǎn)為商業(yè)導(dǎo)向，如何管理、評(píng)估“信息資產(chǎn)”，以及如何對(duì)“信息資產(chǎn)”進(jìn)行變現(xiàn)。

　　2017年我們應(yīng)該努力弄清楚數(shù)據(jù)權(quán)利和責(zé)任、所有權(quán)，尤其是涉及到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)在會(huì)計(jì)業(yè)、律師界和保險(xiǎn)行業(yè)都十分棱模兩可。但隨著機(jī)構(gòu)投資人和分析師越來(lái)越看重企業(yè)的信息化程度，這種情況會(huì)逐步改善。2017年大公司會(huì)越來(lái)越注重大數(shù)據(jù)人才，比如數(shù)據(jù)經(jīng)理人和其他信息整合人才。

　　商業(yè)智能&數(shù)據(jù)架構(gòu)師，All Things Data博主

　　2016年大數(shù)據(jù)已經(jīng)沒(méi)有前幾年那么火熱，隨著大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、軟件和理論的發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析解決方案已經(jīng)越來(lái)越成熟、普及，不再僅僅局限于少數(shù)先行者。隨著大數(shù)據(jù)的成熟，自助服務(wù)和自動(dòng)化得到越來(lái)越多的關(guān)注。雖然大數(shù)據(jù)分析解決方案越來(lái)越容易獲取，但是我們?nèi)匀恍枰邆渫ㄐ拧⑿畔⑻幚砑夹g(shù)的專業(yè)人員才能使用。隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、VR、AR、物聯(lián)網(wǎng)、容器技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)解決方案將進(jìn)入新的階段，越來(lái)越逼近摩爾定律的邊界。

　　Datafloq創(chuàng)始人，《ThinkBigger》作者

　　對(duì)于大數(shù)據(jù)，2016年是令人激動(dòng)的一年，大數(shù)據(jù)不再只是一個(gè)熱門(mén)概念或者流行詞語(yǔ)。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)公司已經(jīng)開(kāi)發(fā)了實(shí)際的解決方案和應(yīng)用。

　　在2017年這種趨勢(shì)將會(huì)持續(xù)，隨著技術(shù)越來(lái)越智能，我們會(huì)看到新的應(yīng)用被開(kāi)發(fā)出來(lái)。深度學(xué)習(xí)和人工智能將變得更加智能，并將更多地應(yīng)用于組織機(jī)構(gòu)，因?yàn)橛?jì)算能力和數(shù)據(jù)量不再成為開(kāi)發(fā)智能應(yīng)用程序的障礙，2017年將是令人興奮的一年，但隨著大數(shù)據(jù)、智能應(yīng)用的發(fā)展，數(shù)據(jù)安全問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重。

　　大數(shù)據(jù)科學(xué)家、Adversitement主管

　　2016年，大數(shù)據(jù)經(jīng)歷從單一部門(mén)到跨部門(mén)的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)始在一些關(guān)鍵領(lǐng)域出現(xiàn)，此外，隨著云計(jì)算平臺(tái)的發(fā)展，為越來(lái)越多的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用研發(fā)提供了支持。

　　2017，我們會(huì)看到人工智能的增長(zhǎng)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的爆發(fā)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用。技術(shù)已經(jīng)準(zhǔn)備好了，而且用戶對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)改善體驗(yàn)的需求非常強(qiáng)。根據(jù)預(yù)測(cè)，2020年連網(wǎng)設(shè)備數(shù)將達(dá)到100億到340億之間。

　　斯坦福大學(xué)教授、計(jì)算學(xué)科學(xué)家

　　歐盟已經(jīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的使用和分析模型出臺(tái)了一個(gè)新的隱私保護(hù)法。將在2018年1月開(kāi)始生效。這一法案將會(huì)造成怎樣的影響現(xiàn)在還不可知，但數(shù)據(jù)公司一直十分糾結(jié)到底哪些數(shù)據(jù)和分析方法是允許被使用的，比如Google可以分析用戶郵件內(nèi)容，以判定是否為垃圾郵件，但Google到底有沒(méi)有讀取用戶郵件內(nèi)容的權(quán)力?

　　Databricks首席科學(xué)家、Apache Spark創(chuàng)始人

　　公有云正在成為部署大數(shù)據(jù)的主流方式。根據(jù)Apache Spark今年夏天的用戶調(diào)查，在公有云部署Spark的用戶比例達(dá)(61%)比使用Hadoop YARN的用戶(36%)更高。此外，使用公有云的用戶從2015年的51%增長(zhǎng)到61%，使用HadoopYARN的用戶從2015年的40%下跌到36%。其中的一個(gè)原因是亞馬遜S3這類云存儲(chǔ)產(chǎn)品價(jià)格越來(lái)越低，越來(lái)越穩(wěn)定，也比Hadoop分布式文件系統(tǒng)更容易管理。