2016年，近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用；
另外，有30%的公司计划在未来12个月内採用大数据技术；
62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产；
只有5.4%的公司没有大数据应用计划 ！
虽然大数据市场将会继续增加这一点毋庸置疑，
但企业如何应用大数据呢？目前没有一个清楚的答案！
新的大数据技术正在进入市场 ，而一些旧技术的使用还在继续增长！
下面列举十大发展趋势，可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响！
物联网
物联网对大数据产生相当大的影响！
「31.4%的受访公司推出了物联网解决方案，
另外43%的公司希望在未来12个月内部署物联网解决方案！」
许多公司需要新的技术和系统，才能处理和感知来自物联网的大量数据。
边缘计算
一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。
在边缘计算中，大数据分析非常接近物联网设备和传感器，而不是数据中心或云！
对于很多企业，这种方式的优点显而易见，
因为在网络上流动的数据较少，可以提高网络性能并节省云计算成本。
开放源码
ApacheHadoop ,Spark等开源应用程式已经在大数据领域占据主导地位。
预计今年年底，近60%的企业的Hadoop集群将投入生产。
Hadoop的市盈率正以每年32.9%的速速增长！
2018年，许多企业将继续扩大他们对Hadoop的技术应用 。
内存技术
在传统的资料库中 ，数据存储在设备的硬碟驱动器或固态驱动器的存储系统中！
而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。
机器学习
机器学习是人工智慧的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新的事物。
话句话说，就是分析大数据以得出的结论。
机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。
当今最先进的机器学习和人工智慧系统正在超越传统的基础规则算法，
创建出能够理解，学习 ，预测，适应，甚至可以自主操作的系统 。
预测分析
预测分析与机器学习密切相关，
2016年，仅有29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不多。
同时，许多供应商最近都推出了预测分析工具，
随着企业越来越意识到其强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增！
智能APP
企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创造智能应用程式。
这些应用程式採用大数据分析来分析用户的过往行为 ，为用户提供个性化服务！
高德纳公司副总裁大卫希尔里说：
「未来十年 ，几乎每一个APP，每一个应用程式和服务都将一定程序上应用AI。」
智能安保
许多企业也将大数据分析纳入安全战略。
企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息，
企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击，以减少攻击造成的损失！
高新职业
对于IT工作者来说，大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。
到2018年 ，美国将有181000个深度分析岗位，是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。
明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%，在135000美元到196000美元之间。
自助服务
到2018年，所有企业都将投资终端用户自助服务。
这些大数据供应商已经推出了具有「自助服务」能力的大数据分析工具 ，
专家预计这种趋势将持续到2018年及以后。
数据的分析中，信息技术的参与将越来越少，
大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员中的工作方式之中。
时代在进步 ，我们静观其变。
但时代在进步，我们是否会被淹没 ，或叠代。