2020年大数据发展趋势是什么？大数据工程师必须关注

今天，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。然而，将这些大数据集转化为可操作的见解仍然是一个挑战。拥有强大数据挑战解决方案的组织将处于更好的位置，从数字创新的结果中获益。

基于这个基本前提，以下是2020年组织应该关注的五大大数据趋势:

1、2020年大数据发展趋势是什么——数据管理依然困难

大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。需要清理数据并在必要时进行重复。

然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。从不同的孤岛收集数据对初学者来说很困难，需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习训练清理和标记数据也需要大量时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。此外，以安全可靠的方式将这些系统投入大规模生产还需要另一套技能。

由于这些原因，数据管理仍然是一个巨大的挑战，数据工程师将继续是大数据团队中最受欢迎的角色之一。

2、2020年大数据发展趋势是什么——数据岛持续激增

这个预测并不难。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台上。

由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。

在某些情况下，在一个地方拥有大量数据是有意义的。例如，像S3这样的云数据存储库为企业提供了灵活而经济的存储，而Hadoop仍然是非结构化的、分析性的、经济的存储。但对大多数公司来说，这些只是需要管理的额外岛屿。当然，它们是重要的岛屿，但它们不是唯一的。

在没有强大的集中化的情况下，数据仓库将继续激增。

3、2020年大数据发展趋势是什么——流媒体分析突破之年

组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是组织所面临的挑战一直是这样做是非常困难和昂贵的，但是这随着组织的分析团队的成熟和技术的改进而改变。

NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。(页面)

通过将it与Kafka、Spark和Flink等开源流媒体框架中的SQL功能相结合，组织可以在2020年前取得真正的进展。

4、2020年大数据发展趋势是什么——数据治理不善带来的风险

有人称之为“新石油”或“新钱”。不管用什么比喻，每个人都同意数据是有价值的，不关注数据的风险更大。

去年，欧盟通过GDPR法规阐明了数据治理不善带来的财务后果。尽管美国没有类似的法律，但美国企业仍必须遵守美国联邦、州和其他方面制定的80项不同的数据许可规定。

数据泄露正在造成问题。根据哈里斯民意调查的一项在线调查，2018年有近6000万美国人受到身份盗窃的影响。这比2017年增长了300%，当时只有1500万人说他们受到了影响。

大多数组织已经意识到大数据时代即将结束。许多政府不再容忍数据滥用和隐私泄露。

5、2020年大数据发展趋势是什么——随着技术的发展，技能也在进步

人力资源通常是大数据项目中最大的成本，因为最终构建、运行大数据项目并使其运行的人。无论使用何种技术，找到拥有正确技能的人对于将数据转化为洞察力至关重要。

随着技术的进步，技能也在进步。到2020年，我们可以看到企业对神经网络专业人员的巨大需求。在数据科学家而不是ai老师的技能中，Python仍然主导着该语言，尽管使用R、SAS、Matlab、Scala、Java和C等语言还有很多工作要做。

随着数据治理计划的启动，对数据管理器的需求将会增加。能够使用data engineer的核心工具(database, Spark，气流等)将继续看到他们的增长机会。人们还可以看到，对机器学习工程师的需求正在加速增长。

然而,由于技术进步和自动数据科学的发展平台,一些工作的组织可以通过数据分析师或“公民数据科学家,”众所周知,数据和业务知识和技能可以使组织走一条比统计数据和大数据编程。

2020年大数据发展趋势是什么？大数据工程师必须关注，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。然而，将这些大数据集转化为可操作的见解仍然是一个挑战，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。