许多人都同意，大数据将继续存在，而不仅仅是一种时尚。对于普通人来说，一些不那么明确的事情关系到未来。大数据分析的发展趋势。这些技术正在迅速发展。这对现在或即将使用它们的企业意味着什么？
是什么简单的大数据？它既包括结构化的信息，也包括非结构化的信息，这些信息是由一个整体太大而传统的系统和技术无法处理的实体保存的。它还涉及到处理能力的速度。一些企业实际上需要实时的洞察力，而大数据软件可以提供它们，而传统的方法则不能。
理解大数据技术的未来如果人们了解专家的意见，用例就会更直接。根据他们的看法，下面是一些关于可能发生的事情的一瞥。
1.注重数据治理
随着公司继续逐步收集大量的大数据，它们可能滥用这些数据的风险就会增加。这就是为什么许多专家期望重新强调数据治理。Sisu Data首席执行官彼得·鲍里斯(Peter Ballis)表示：“2020年以后，治理又回到最前线。“
他还表达了他对数据治理作用的看法：“随着分析和诊断平台的扩展，从数据中得出的事实将在企业内部更加无缝地共享，因为数据治理工具将有助于确保数据的保密性、正确使用和完整性，从而提高数据的机密性、正确使用性和完整性，直到数据再次消失在幕后。”
2.增强分析将加快决策速度。
Gartner分析师见大数据的增广分析未来趋势。它包括将人工智能(AI)、机器学习和自然语言处理等技术应用于大数据平台。这有助于组织更快地作出决定并更有效地认识趋势。
Gartner公司副总裁兼分析师丽塔·萨拉姆(RitaSallam)提出了可能即将出现的趋势：“[这一趋势]真的是关于民主化分析…的。这真的是为了一小部分时间的洞察力以比今天更少的技术。“
3.大数据将补充而不是取代研究人员的工作。
今天的许多大数据平台是如此先进，以至于人们可以理解，如果人们开始期待不久之后，它就会取代辛勤工作的人类。伦敦城市大学(CityUniversityofLondon)数据科学学位项目的高级讲师兼主任艾丹·斯林斯比(AidanSlingsby)博士认为，这一结果不太可能发生--尤其是在应用程序中，比如利用大数据协助市场研究。
“数据科学有助于识别相关性。因此，数据科学家可以提供可能不为人所知的模式、网络和依赖关系。但是，对于数据科学来说增加一层额外的价值它需要一位了解信息背景的市场研究人员来解释“为什么”中的“什么”。“
Ipsos MORI首席执行官本·佩奇(Ben Page)回应了这种观点，他说：“市场研究实际上是关于对人类的理解，以及他们的行为和动机。这是一个数据科学无法实现的领域自己穿过去。“例如，Ipsos MORI在其全球团队中拥有1000多名数据科学家，但该公司雇用了其他专业人员，包括人种学家和行为科学家。
4.云数据将影响客户体验
当人们考虑大数据趋势时，云计算是一个主要的讨论话题。下面是一些了解情况的人希望看到的事情，即现在正在发生的事情，以及当用户将大数据与云计算结合在一起时可能很快会发生的事情。
Talend公司产品营销和API服务主管尼克·皮埃特(Nick Piette)认为，大数据分析的未来趋势之一是利用信息提升客户体验。他还认为，有云第一的心态会有帮助。
“越来越多的品牌互动通过数字服务发生，所以最重要的是公司发现改进更新和提供新产品和服务的方式比以往任何时候都要快。“他说。
云是如何融入其中的？皮耶特预测：“考虑到速度，公司将被引导采用现代云本土思维方式，使用使用最新的DevOps方法开发和管理的现代微服务架构来促进容器化部署。”
5.公共云和私人云日益共存
如今，许多公司已经在云领域工作，转向云计算，或强烈考虑尽快实现云计算。戴尔技术公司(Dell Technologies)首席运营官杰夫·克拉克(Jeff Clarke)认为，2020年将是企业第一年意识到，它们可以同时拥有公共云和私有云，而无需选择其中一种。
他指出：“公共云和私有云能够并将在2020年成为一个明确的现实。由混合云架构支持的多云IT策略将在确保组织中发挥关键作用。有更好的数据管理以及可见性，同时也确保他们的数据仍然是可访问和安全的。“
Clarke还期待着私有云不仅仅存在于数据中心的未来。“随着5G和EDGE部署的不断推出，私有混合云将出现在边缘，以确保其存在的任何地方的数据的实时可见性和管理。”这意味着组织将期望更多的云和服务提供商确保他们能够在所有环境中支持他们的混合云需求。“
6.云技术将使大数据更容易获得
云计算的主要好处之一是它允许人们从任何地方访问应用程序。乐天(Lotame)首席执行官兼创始人安迪·蒙弗里德(AndyMonfried)认为，大多数员工都会知道如何使用自助服务的大数据应用程序。他解释说：
他说：“20年后，大数据分析可能会在整个商业领域如此普及，不再是专家的领域。每一位经理和许多非管理人员，将被认为是有能力的在处理大数据时，就像今天大多数的知识工作者被认为知道电子表格和PowerPoint一样。对大型数据集的分析将是几乎每一个商业决策的先决条件，就像今天简单的成本/效益分析一样。“
然后，他将这一预测与在云中工作的大数据技术联系起来。“然而，这并不意味着每个人都必须成为一名数据科学家。自助工具将使大数据分析更容易获得。管理人员将使用简化的、类似电子表格的界面来挖掘云的计算能力，并从任何设备上运行高级分析。“
大数据计算与云：趋势与未来方向
那些正在决定使用哪种大数据工具以及为什么要研究这些趋势以做出更明智的选择的公司。这些并不是未来唯一值得注意的大数据趋势，但它们似乎注定会造成重大影响。
