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　　【PConline 资讯】Intuit数据工程副主管Loconzolo和SmarterRemarketer首席数据科学家DeanAbbott二人一致认为,大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。

　　Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术往往需要十年左右的时间才能够成熟，但是现在大大不同了，人们几个月甚至几周时间就能想出解决方案。”那么，有哪些新兴技术是我们应该关注，或者说科研人员正在重点研究的呢？让一些IT精英、咨询师和行业分析专家，来看看他们列出的三大趋势吧。

　　大数据湖泊 

　　美国普华永道首席技术专家ChrisCurran说，传统数据库理论认为，人们应该先设计数据集，然后再将数据输入进去。而“数据湖泊“，也被称作“企业数据湖泊”或者“企业数据中心”，颠覆了这个理念。“现在，我们先收集数据，然后把它们都存入Hadoop仓库里，我们不必事先设计数据模型了。”这个数据湖泊不仅为人们提供了分析数据的工具，而且很明确地告诉你，这里有什么样的数据。Curran还表示，运用Hadoop的过程中人们就可以增加对数据的认识。这是一个递增的、有机的大规模数据库。当然，这样一来，对使用者的技术要求相应地会比较高。 

　　Loconzolo表示，Intuit拥有自己的数据湖泊，这个数据湖里既有用户点击量的数据，也有企业和第三方的数据，所有这些都是Intuit分析云端的一部分，但关键是要让围绕这个数据湖的工具能够为人们有效利用起来。Loconzolo还说，对于在Hadoop建立数据湖，一个需要考虑的问题是，这个平台并没有完完全全的为企业的需求设置周全。“我们还需要传统企业数据库已经有了几十年的一些功能，比如监控访问控制、加密、安全性以及能够从源头到去向地追踪数据等等。 

　　深度学习 

　　Hopkins认为，作为一种基于神经网络的机械学习技术，虽然还在发展过程中，但在解决问题方面却已经表现出巨大的潜力。“深度学习……能够让计算机在大量非结构化和二进制的数据中识别出有用信息，而且它能够在不需要特殊模型和程序指令的前提下就剔除那些不必要的关系。” 

　　举个例子说明：一个深度学习的算法通过维基百科了解到加利福尼亚和德克萨斯是美国的两个州。“我们不在需要通过模式化让程序去理解州和国家的概念，这就是原来的机械学习和新兴深度学习的区别之一。” 

　　Hopkins还说道：“大数据运用先进的分析技术，例如深度分析，来处理各种各样的非结构文本，这些处理问题的思路和方式，我们也是现在才开始理解。”比如，深度学习可以用来识别各种各样不同的数据，比如形状、颜色和录像中的物体，甚至是图片中的猫—谷歌建立的神经网络就做到了这一点。“这项技术所昭示的认知理念、先进的分析，将是未来的一个趋势。” 

　　内存中分析 

　　Beyer表示，利用内存中数据库来提升分析处理速度，这种方式已经越来越广泛，而且只要运用得当，益处也很多。事实上，很多企业现在已经在利用HTAP（hybridtransaction/analyticalprocessing）了，这种处理方式能在同一个内存数据库中进行转换和分析处理。但Beyer同时也表示，对于HTAP的宣传有些过头了，很多公司也过度利用这项技术。对于那些使用者需要每天多次以同样的方式看同样数据的系统来说，这样的数据没有太大变化，这时用内存中分析就是一种浪费了。 

　　虽然有了HTAP的帮助，人们分析速度更快了，但是，所有的转换都必须储存在同一个数据库里。Beyer认为，这样的特点就产生了一个问题，分析师们目前的工作主要是把不同地方的数据汇总输入到同一个数据库当中去。“如果你想做任何分析都运用HTAP，所有的数据就得存在同一个地方。要把多样化的数据进行整合。” 

　　然而，引入内存数据库的同时也意味着，还有另一个产品等着我们去管理、维护、整合与权衡。 

　　对于Intuit而言，他们已经在使用Spark了，所以对引进内存数据库的愿望并没有那么强烈。Loconzolo说：“如果我们用Spark就能处理70%的问题，而用内存数据库可以解决100%，那么我们还会选择前者。所以我们现在也在权衡，要不要马上停用内部的内存数据系统。” [返回频道首页]