時(shí)至今日，我們的數(shù)據(jù)管理能力日益提升，但數(shù)據(jù)分析能力則相對落后。盡管工具與流程皆已齊備，但仍然缺少充足的數(shù)據(jù)科學(xué)家人員。中培《大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》培訓(xùn)專家謝老師作為行業(yè)資深專家，長期致力于對大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的研究。對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用在未來的發(fā)展趨勢，謝老師也發(fā)表了自己的看法。

謝老師指出，信息技術(shù)中的每個(gè)新興領(lǐng)域(例如商務(wù)智能、客戶端服務(wù)器計(jì)算、云計(jì)算以及移動計(jì)算等通常都需要經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展階段：

基礎(chǔ)設(shè)施部署。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，此類基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、管理、移動與傳輸。

工具部署。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，此類工具用于搜索并分析各種形式的大數(shù)據(jù)并呈現(xiàn)處理結(jié)果。 應(yīng)用程序引入，通常將基礎(chǔ)設(shè)施與工具轉(zhuǎn)化為實(shí)際功能。 遵循這樣的分階段實(shí)現(xiàn)方式，眾多大型企業(yè)已經(jīng)開始部署大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與多種工具，旨在分析收集到的海量數(shù)據(jù)。

由于我們已經(jīng)進(jìn)入應(yīng)用開發(fā)與部署階段，因此最重要的是著眼于具體軟件。截至目前，我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了三種主要大數(shù)據(jù)應(yīng)用類型：

淺層應(yīng)用，包括執(zhí)行客戶流失分析并圍繞通用型分析工具進(jìn)行開發(fā)(例如DataminrDataRobot。 這些應(yīng)用由數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)支持，從而執(zhí)行經(jīng)過嚴(yán)格定義的任務(wù)流程。這些應(yīng)用通常只能在運(yùn)行基礎(chǔ)之上提供淺層分析能力。這些由分析模型與報(bào)告機(jī)制驅(qū)動的應(yīng)用 由數(shù)據(jù)科學(xué)家及服務(wù)專家進(jìn)行開發(fā)與維護(hù)——他們往往來自管理咨詢企業(yè)，且充分理解相關(guān)業(yè)務(wù)領(lǐng)域及最終用戶需求。最終用戶通常為商業(yè)分析師。

應(yīng)用能夠處理大數(shù)據(jù)，但無法實(shí)現(xiàn)任何形式的預(yù)測或預(yù)測性分析(例如SocrataZuora)。 這類應(yīng)用可能面向水平或垂直體系，其能夠?yàn)樽罱K用戶——主要為商業(yè)分析師——提供理解數(shù)據(jù)并形成結(jié)論報(bào)告的能力。

具備嵌入式預(yù)測性分析的應(yīng)用。此類應(yīng)用未來將分為以下兩種類別。

1.包含預(yù)測模型，并由數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)開發(fā)與定期更新。這意味著應(yīng)用供應(yīng)商必須擁有強(qiáng)大的服務(wù)能力以支持軟件功能。此類應(yīng)用包括AgileOneOPowerZephyr HealthDuetto以及DataXuMediaMath等在線廣告應(yīng)用方案。

2.所使用的預(yù)測模型可由應(yīng)用本身自動構(gòu)建。

歸屬于這一類別的應(yīng)用可能面向橫向或垂直領(lǐng)域。

這三種大數(shù)據(jù)應(yīng)用類型可被視為應(yīng)用領(lǐng)域的開創(chuàng)者，如今以其為基礎(chǔ)又有第四種見解型應(yīng)用開始出現(xiàn)。之前提到的第三種應(yīng)用同見解型應(yīng)用最為接近，但二者間又存在著重要差異：其能夠做出預(yù)測，但無法形成見解。換言之，第三種應(yīng)用無法根據(jù)預(yù)測結(jié)果執(zhí)行對應(yīng)操作。相反，它們依賴于用戶來識別特定預(yù)測結(jié)果并執(zhí)行對應(yīng)行為。

謝老師最后總結(jié)道，盡管仍然面臨多種障礙(每一種新興技術(shù)在出現(xiàn)后都必須面對挑戰(zhàn)，但大數(shù)據(jù)的早期采納方已經(jīng)在相關(guān)項(xiàng)目當(dāng)中積極投資，并將其部署至企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中 以解決各類關(guān)鍵性難題。為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的跨行業(yè)處理潛能，各風(fēng)險(xiǎn)投資方都在積極為大數(shù)據(jù)初創(chuàng)企業(yè)提供援助，希望其解決方案能夠?yàn)榇笮推髽I(yè)客戶所采納。

考慮到已經(jīng)陸續(xù)出現(xiàn)的大量大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)及部署分析工具，多數(shù)企業(yè)開始將注意力轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。我們確定的這三種具體類型涵蓋了相繼出現(xiàn)的各類新型大數(shù)據(jù) 應(yīng)用。其中一些能夠提供預(yù)測結(jié)論，但卻無法實(shí)現(xiàn)見解與實(shí)際行動，這亦是大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚未徹底發(fā)展成熟的主要標(biāo)志。在未來的文章中，我們將深入探討見解型應(yīng)用 ——即第四類亦是最具發(fā)展前途的大數(shù)據(jù)應(yīng)用類型。