2017年已然来临，大数据技术仍然保持着飞速发展。无论是物联网、云计算领域乃至企业技术都开始将其引入自身并作为新的变革方向。众多企业已经在积极接纳大数据技术，并作为提升自身市场竞争力的核心因素。在今天的文章中，我们将基于甲骨文给出的预测结论，总结2017年十项大数据变化趋势。

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机器学习时代来临

　　以往的机器学习仅限于数据科学家群体之内，但2017年将成为机器学习进入主流的元年。无论是谷歌的最新排名算法还是电子产品的智能化转型，各类场景都将把机器学习纳入自身。大数据在2016年发展态势良好，相信在新一年中，大数据将继续保持这种势头——特别是作为核心组成部分的机器学习技术。
作为大数据领域的重要成员，机器学习已经广泛渗透至业务分析与后端系统等各个领域，并最终彻底改变政府及企业跨越物理与虚拟服务器实现数据集处理的实际方式。未来值得关注的变革领域包括医疗卫生自动化与能源行业。

Hadoop HDFS替代性方案出现

　　Hadoop的HDFS长久以来一直作为最受欢迎的数据驻留平台存在，但对象存储技术预计将在2017年中最终胜出。可以肯定的是，对象存储拥有更出色的数据复制、可用性及备份表现。
另外，对象存储的良好可行性亦是其另一大优势。这些存储库将与HDFS一样面向基于同一数据层的大数据资源。

Hadoop重要性进一步提升

　　用户与企业此前一直在以谨慎的态度通过Hadoop使用大数据，但新一年中Hadoop部署将渗透到一切可能的数据中心型项目当中。Hadoop安全将作为必选特性存在，并对各个领域中的可行应用方案加以约束。

云数据内聚

　　毫无疑问，大数据技术相当适合由云服务器负责承载，但2017年其覆盖面将进一步增加。从隐私问题到数据主权，云计算自诞生起即引发的激烈争论将逐渐找到解决办法。随着数据集规模提升，大多数企业可能会出于对迁移工作模糊性的担忧而选择使用虚拟服务器。
2017年的重大转变在于，人们不再将数据迁移至云端，而是将云资源引入数据。因此，符合特定数据需求的云应用策略将变得至关重要。

数据驱动型应用

　　大数据技术一直凭借着对IT领域的深远影响而广为人知。然而，近期趋势调查发现越来越多的用户将分析甚至是企业应用同大数据加以结合。从AI支持型应用到Megabox等数据流客户端，每家企业都将很快迎来自己的大数据转型——以及由此带来的下一代数据驱动型应用。

物联网与集成

　　物联网技术一直由于糟糕的部件设计与实现障碍而饱受诟病。尽管我们目前仍然无法实现第二次物联网创新，但大数据的介入仍然能够有效解决问题。无论是以移动设备为中心的应用还是居家工具，物联网与大数据的结合都将成为2017年年内的一波重要变革浪潮。
物联网应用开发将变得更加简单，且影响范围也将不断扩大。我们期待着智能城市甚至智能国家级别的项目能够在新的一年中显露雏形。

数据虚拟化成为现实

　　根据企业管理者的观点，数据孤岛扩散难题成为普遍困扰。无论是面向NoSQL、Spark还是Hadoop，现有数据库方案都将在新的一年中迎来更多协作对象。可以肯定的是，只要企业未有找到真正完美的存储库解决方案，暗数据集就将一直存在。不过好消息是，我们相信2017年内统一化访问将逐步成形并推动数据虚拟化的兴起。
由于数据本身不再需要移动，因此这套方案将能够极大提升分析速度与大数据技术的实现进度。

对接 Kafka

　　如果缺少了由Apache基金会打造的Kafka，大数据预测将毫无完整性可言。尽管Kafka目前仍处于发展阶段，但很可能会在今年第三季度迎来成熟度峰值。确切地讲，Kafka预计将成为大数据技术期待已久的实现基石。
除此之外，作为一项架构层面的总线式技术成果，Kafka能够轻松处理数据结构甚至是超大规模数据集——主要面向数据湖、相关传播以及促进订阅者访问等层面。

云数据系统(预打包与集成)快速发展

　　从零开始建立传统数据实验室相当困难。然而随着企业越来越依赖于大数据技术，集成化云数据系统的发展也得到显著推动。这些预打包式功能实体包含数据科学、分析、数据争用乃至数据集成等各类复杂性因素。
2017年内，专门面向大数据用例的预打包式云系统在采用率方面将迎来显著增长。

云层面深度学习

　　如之前提到，数据虚拟化能够在无需额外层的前提下轻松实现。因此，这类方法将推动包括NVMe甚至是GPU在内的各类加速技术的大量涌现。2017年，深度学习也将与大数据指标实现结合。可视化结果中将充分享受无拥塞、高容量、高I/O甚至是更佳网络性能的助益。

总结

　　大数据近年来的发展速度极为惊人，然而随着物联网乃至社交媒体的快速崛起，未来的大数据应用将呈现出更具爆炸性的增长态势。2017年，我们必将通过大数据及其它相关技术的广泛普及迎来更为准确的预测能力、更低实现成本以及以业务为中心的切实收益。