大數據時代已經到來，近年來，關于大數據的話題一直很火熱，越來越多的數據技術的創新、大數據的創新與使用大數據方案上取得的成功的案例的出現，讓我們覺得覺得大數據已經到達了某個臨界點，而關于“大數據”的爭論以及“大數據”的困惑將很快會顧客的成功案例所取代。

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我們已經看到了許多這樣的案例出現企業愿意分享他們在大數據使用上取得的成就。在IT行業任何的范式轉變(paradigm shift)，一個特定的主題吸引新聞媒體、投資者和創新人才的大量關注，這個轉變需求很強的商業價格的支持。這個典型的案例是：客戶服務、分布式計算和以服務為導向的架構與語言，例如：JAVA。

我們也看到了一個有益的生態系統的出現,迅速的贊美或擴展能力的核心支持技術，在大數據案例中，大數據生態系統已經迅速集中一批技術提供者,例如：Hadoop, Cassandra, Accumulo,Oracle ,IBM。

那么在大數據的生態系統中會帶來那些可能的商業趨勢?

在hadoop上對于sql擴展性和一致性

有一大批的技術公司努力構建一種no-sql技術，從而為大數據提供解決方案例如：hadoop。但是對于 sql 語言支持的深度與廣度各不相同，然而使用sql專業分析人員可以使用這些優點從而很好的通過 sql 語言來操作大數據。目前案例包括：Hadapt, Impala, Teradata Aster and EMC Greenplums Pivotal HD.

(譯者注：由于目前的大數據存儲都不是基于關系型數據庫的，所以傳統通過sql語言來操作數據的方式無法直接使用，例如：對于hadoop　存儲的數據是無法直接通過sql來查詢的。因而需要把傳統的sql語言進行中間轉換從而進行操作，例如：hadoop 中hive, 就是相當于將sql轉換成MapReduce，從而去讀取、操作hadoop上的數據。)

對于結構化、非結構化與半結構化數據的統一支持

隨時非結構化數據的增長,IDC公司預測了數據的數量,大多數據的將以非結構化的形式存儲,每天將增長40%-50%.到2020年,總體的數據量將達到40ZB.非結構化的數據主要來源于:郵件、論壇、博客、社交網絡、POS系統和機器生成的數據。為了獲取和分析這些大數據量的數據，創新人員必須擴展他們的大數據解決方案，而不能僅僅適用于其中一個。

ETL的擴展與支持

許多人都認為hadoop最開始的使用安全是用于ETL因為其批處理的功能。然而，如果你看到基于etl解決方案進行與維護的復雜hadoop平臺的所有的基礎設施，你可以會使用其它的純情etl工具( Informatica, Talend, Syncsort, CloverETL)來解決。多年來這些公司這些公司努力在建立 最值組合的ETL解決方案，現在更多我們把其稱作為：數據整合解決方案。

純粹的ETL提供商正努力為大數據提供解決方案。這些支持不難包括：ETL，而且包括ELT那些從hadoop內部轉化為hadoop。這會使公司使用構建這樣的環境，使用純ETL的解決方案及hadoop本身強大的功能。隨著時間的發展，這些純ELT的公司起的支持的大數據的解決方案范圍包括從： NewSQL 與 NoSQL。

另外，我期望許多的大數據解決方案公司可以嵌入對于ETL與ELT的支持，就像許多傳統的數據庫供應商已經通過嵌入或收購ETL解決方案。

優化檢索

從海量的數據中發現之前用戶的真正搜索需要，在之前就像大海撈針基本上不可能的。但是隨時時間發展，越來越多把大數據的解決方案融入到檢索支持中。在這方面中領先者有： LucidWorks, IBM, Oracle(其通過收購Endeca) Autonomy and MarkLogic。其中LucidWorks結合了一個開源的堆Lucene和Solr,Hadoop,Mahout和NLP。

大數據運動趨穩

在我之前的文章寫到，以Apache為開源框架的hadoop已被使用使用在以批處理為導向海量的分布式環境中，特別是以分析為背景的情況下。隨時企業開始關注如何支配和利用海量的數據資源用于實時決策，我們預計會對于’大數據運動’影響和增長有重要幫忙。這個“落地”代表的實時的信息流用于處理大數據流，在各個行業：包括資本市場、醫療7、能源和社會化媒體。

增加數據挖掘和分析技術

在大數據領域的行業領域者知道需要在他們平臺上擴展在數據分析與統計功能的需求。除了一般的分析功能還增加 非常的數據挖掘功能。Teradata Aste包括很多的分析功能，具體包括支持統計、文本挖掘、圖像、情感分析等。其它的公司例如IBM Netezza 已經加入了對于R語言的支持，可以支持R的各類包，例如：并行運算算法包、矩陣相關包。未來我們可以看到大數據解決方案將會不斷的大量增加這種功能。

從R語言中獲利

毫無疑問R語言將會是越來流行的開源統計語言。 Revolution Analytics公司在開發用于“工業”使用的R版本上，性能上有顯著的增強和滿足其它企業的特征。更進一下，他們已經開發出了可以適用于hadoop、PureData 的R擴展包。大學里也大量開設的R語言方面的課程，讓更多的學生擁有使用R語言的能力，也讓他們具備在處理復雜的統計分析方面的能力。可以預見R會被包括在許多大數據的解決方案中，而且會顯著改進該語言從而讓其有更好的性能。

隨時大數據的應用越來越成熟，大數據生態系統的發展越來越清晰，相關的產業必然會伴隨其發展。在今天的市場競爭環境中，有些具有先驅意識的企業抓住機遇，實施以數據驅動戰略，而他們也將在未來的競爭中取得更明顯的優勢。