Resumen de fin de año de la industria de big data en 2015_Resumen de fin de año del personal de big data
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9 palabras clave para escribir el resumen de fin de año de la industria de big data en 2015
En 2015, el mercado de big data En cuanto al mercado internacional, la escala del mercado en general continúa aumentando. Con el desarrollo de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, casi todo el mundo se centra en el valor generado por los "datos". Empresas de big data como Cloudera, DataStax y DataGravity, actores de la industria, han invertido mucho en investigación y desarrollo de tecnologías relacionadas, el proveedor de Hadoop, Hortonworks, y la empresa de análisis de datos NewRelic incluso han salido a bolsa. A nivel interno, el país también ha incorporado big data en las políticas nacionales.
Invitamos a expertos de DreamWorks para hablar con usted sobre las nueve palabras clave de la industria de big data en 2015 y para echar un vistazo al desarrollo de la industria de big data este año.
Estrategia: Política Nacional
Este año, nuestro gobierno ha emitido y promovido continuamente documentos sobre el desarrollo de big data, lo que indica que big data ha sido incluido en el nivel de estrategia de innovación por El gobierno nacional se ha convertido en una estrategia nacional. Una de las tareas centrales del plan:
En septiembre de 2015, el Consejo de Estado emitió el "Esquema de acción para promover el desarrollo de Big Data" para promover enérgicamente el desarrollo. de la tecnología de datos en nuestro país, y los datos serán valorados como un recurso estratégico;
El 26 de octubre de 2015, el "Decimotercer Plan Quinquenal" nacional mencionó específicamente la implementación de la estrategia nacional de big data.
Desafío: BI (Business Intelligence)
Para el mercado de análisis de inteligencia empresarial (BI), 2015 está entrando rápidamente en la era de la inteligencia empresarial ágil a partir del análisis de inteligencia empresarial tradicional. Los productos Agile BI representados por QlikView, Tableau y SpotView desafían las plataformas tradicionales de análisis de BI centradas en TI, como IBMCognos y SAPBusinessObjects. Los productos Agile BI también están mejorando aún más sus funciones para hacerlos más ágiles, convenientes y aplicables a una gama más amplia de aplicaciones.
El auge: aprendizaje profundo/aprendizaje automático
La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto extremadamente popular hoy en día y, como el campo más cercano a la IA (inteligencia artificial) en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo En 2015, el aprendizaje ya no es algo aislado y muchas empresas innovadoras lo han puesto en práctica: Facebook abrió su herramienta de aprendizaje profundo "Torch", PayPal utiliza el aprendizaje profundo para monitorear y combatir el fraude, Amazon lanzó una plataforma de aprendizaje automático y Apple adquirió una empresa de aprendizaje automático Al mismo tiempo que Perceptio, en China, Baidu, Alibaba e iFlytek también están implementando y desarrollando rápidamente tecnologías en el campo del aprendizaje profundo.
****Stock: Spark/Hadoop
En los últimos años, Spark ha atraído cada vez más atención. El 15 de junio de 2015, IBM anunció inversiones en más de diez laboratorios. Más de 3.500 personas de I+D llevan a cabo proyectos relacionados con Spark.
En comparación con Hadoop, Spark tiene una ventaja de velocidad, pero no tiene un sistema de almacenamiento distribuido propio. Por lo tanto, cada vez más empresas eligen Hadoop como su plataforma de big data y Spark se ejecuta en Hadoop. Soluciones de procesamiento de memoria. Los usuarios más importantes de Hadoop (incluidos eBay y Yahoo!) ejecutan Spark en Hadoop. Los usuarios más importantes de Hadoop (incluidos eBay y Yahoo!) ejecutan Spark en sus clústeres de Hadoop, y Cloudera y Hortonworks utilizan Spark como parte de sus distribuciones de Hadoop. Spark no es un desafío ni un reemplazo para Hadoop, sino que Hadoop es la base sobre la que crece Spark.
Hot: DBaaS
Con el lanzamiento de Oracle12cR2, Oracle ha abierto una nueva era de DBaaS (Base de datos como servicio) con su nueva arquitectura multiinquilino. La base de datos permite a las empresas implementar múltiples bases de datos en una sola máquina física.
En 2015, además de esta moda, el multiinquilino 12c también se puso en aplicaciones de producción en operadores, telecomunicaciones y otras industrias.
Según la firma de analistas Gartner, la tasa de crecimiento anual compuesta de las nubes de bases de datos públicas alcanzará el 86% entre 2012 y 2016, y para 2019, el mercado de la nube de bases de datos alcanzará los 14 mil millones de dólares. En comparación con las bases de datos tradicionales, DBaaS tiene ventajas específicas de la nube, como bajo costo, alta flexibilidad y alta escalabilidad.