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大数据已经度过了过高期望的峰值和泡沫化的底谷期，现在正在稳步向前发展。你知道大数据未来发展的几大趋势吗?只有了解到发展的趋势，才能从容应对，北大青鸟的老师今天带你了解这四大趋势。
1.数据的实时性
之前大数据遇到的大挑战在于数据规模大，经过工业界多年的努力和实践，规模大这个问题基本已经解决了。接下来几年，更大的挑战在于速度，也就是实时性。而大数据的实时性并不是指简单的传输数据或者处理数据的实时性，而是从端到端的实时，任何一个步骤速度慢了，就影响整个大数据系统的实时性。所以大数据的实时性，包括快速获取和传输数据、快速计算处理数据、实时可视化数据、在线机器学习，实时更新机器学习模型等。
2.大数据产品全链路化
全链路化是指提供端到端的全链路解决方案，而不是简单的堆积一些大数据产品组件。以 Hadoop 为代表的大数据产品一直被人诟病的主要问题就是用户使用门槛过高，二次开发成本太高。全链路化就是为了解决这一问题，用户需要的并不是 Hadoop，Spark，Flink 等这些技术，而是要以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。Cloudera 的从 Edge 到 AI 是我比较认同的方案。大数据的价值并不是数据本身，而是数据背后所隐藏的对业务有影响的信息和知识。
3.数据规模不断扩大
大数据已经度过了过高期望的峰值和泡沫化的底谷期，现在正在稳步向前发展。上游数据规模会继续增长，特别是由于 IOT 技术的发展和成熟，以及未来 5G 技术的铺开。在可预测的未来，数据规模仍将继续快速增长，这是能够带动大数据持续稳定向前发展的基本动力。下游数据产业还有很多发展的空间，还有很多数据的价值我们没有挖掘出来。虽然现在人工智能，区块链抢去了大数据的风口位置，也许大数据成不了未来的主角，但大数据也绝对不是跑龙套的，大数据开发仍将扮演一个重要而基础的角色。可以这么说，只要有数据在，大数据就不会过时。
4.大数据底层技术的集中化
学习过大数据的人都会感叹大数据领域的东西真是多，特别是底层技术，感觉学都学不来。经过多年的厮杀和竞争，很多优秀的产品已经脱颖而出，也有很多产品慢慢走向消亡。比如批处理领域的 Spark 引擎基本上已经成为批处理领域的佼佼者，传统的 MapReduce 除了一些旧有的系统，基本不太可能会开发新的 MapReduce 应用。在大数据的上层应用方面未来将会迎来有更多的创新和发展，比如基于大数据上的 BI 产品， AI 产品等等，某个垂直领域的大数据应用等等，我相信未来我们会看到更多这方面的创新和发展。
数据规模会继续扩大，大数据将继续发扬光大，现在进入大数据行业是一个不错的时机，如果你还在找大数据培训机构，可以考虑下北大青鸟的大数据培训课程，我们有着专业的课程，不断的更新着课程，保持技术的前沿。
