大數據市場被普遍看好

2019-05-02 07:57:54 来源: 马鞍山信息港

隨著大數據業務的日漸火熱,越來越多的分析機構著重看好這1領域。

知名分析机构Forrester近预测,未来五年,大数据技术市场的年复合增长率将达到12.8%。Forrester将大数据市场分为六大部分:企业数据仓库、NoSQL、Hadoop、大数据集成、数据虚拟化和内存数据结构。Forrester调研发现,在2016年,有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用,另有30%计划在未来12个月内应用大数据。内存数据结构正在崛起,Forrester数据显示,内存数据结构在预测期内每年将增长29%。对非关系型数据库(NoSQL和Hadoop)的兴趣亦正在增强。NoSQL和Hadoop在预测期内每一年将分别增长25%、33%。在受访者中,41%正在实施和扩大NoSQL的使用,另有20%计划在未来12个月中实施。有30%的受访者在今年实现了Hadoop,这1数字在2015年仅为26%。而采用Hadoop实现的云端非结构化数据存储的增幅将从2015年的29%增至35%。

另外,市场增长因行业而异。未来5年中,制药、运输和初级生产行业将限度地采用大数据技术。目前,专业服务、电信、政府和金融服务业则是的用户。

另一家分析机构ABI Research也预测。到2021年,移动运营商将投入超过500亿美元用于大数据和机器学习。ABI认为,机器学习技术将令运营商深刻改变管理电信业务的方式。

基于机器学习的预测分析适用于电信业务的各个方面。ABI Research常务董事、副总裁乔霍夫曼指出,机器学习能通过经济利益导向的运用包括欺诈缓解和收入保障,为运营商的运营带来好处,这些都是有说服力的案例。传统分析是基于规则的解决方案跟不上犯罪分子,但机器学习擅长于发现趋势异常。

用于络性能优化和实时管理的预测性机器学习应用,将带来更多的自动化和高效的资源利用。即使是销售、市场和客户体验团队也将受益,因为机器学习有助于创新和重新设计业务流程。

电信大数据解决方案包括商业IT套件、开放源代码、基于Java的Hadoop生态系统、SQL/NoSQL数据管理和编排平台。到2021年,这部分基础设施支出将超过70亿美元。但是的增长和的价值来自提高电信业务绩效的预测分析,基于机器学习的预测分析将以近50%的年复合增长率增长,到2021年将到达120亿美元。

随着商业云基础设施和机器学习服务的兴起,每家移动运营商都能成为一家大数据公司。霍夫曼总结说,在短短几年时间里,我们将看到明天的移动络成为巨大的、分布式的超级计算机,带有无线连接,通过机器学习不断重新再造。

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