大數(shù)據(jù)時(shí)代終結(jié)于2019年6月5日，當(dāng)時(shí)Tom Reilly宣布即將從Cloudera辭職，隨后該公司市值應(yīng)聲下跌。加上MapR前不久宣布將于6月下旬關(guān)門大吉——這將取決于MapR能否找到買家來繼續(xù)運(yùn)營，2019年6月表明了這個(gè)事實(shí)：Hadoop推動的大數(shù)據(jù)這個(gè)早期時(shí)代已宣告結(jié)束。大數(shù)據(jù)會因在這幾方面起到的作用而被世人銘記：促使社交媒體開始占主導(dǎo)地位，從根本上改變企業(yè)在處理多出好幾個(gè)數(shù)量級的數(shù)據(jù)方面的理念，以及澄清分析數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理的價(jià)值，不斷評估作為企業(yè)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)。

　　如果為大數(shù)據(jù)時(shí)代擬寫某種意義上的悼詞時(shí)，必須要強(qiáng)調(diào)一下：大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)際上并沒“死”，但第一代基于Hadoop的大數(shù)據(jù)已達(dá)到成熟的程度，它已在企業(yè)數(shù)據(jù)界確立了穩(wěn)固的角色。大數(shù)據(jù)不再是無限增長的炒作周期的一部分，而是一種老牌技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代始于ApacheHadoop在2006年的亮相，開發(fā)人員和架構(gòu)師將此工具視為有助于處理和存儲多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。企業(yè)在數(shù)據(jù)方面的理念發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變，并不僅限于傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性），導(dǎo)致數(shù)據(jù)使用場合發(fā)生了變化，許多公司意識到以前丟棄或保存在靜態(tài)歸檔中的數(shù)據(jù)實(shí)際上有助于了解客戶行為、采取行動的傾向、風(fēng)險(xiǎn)因素以及復(fù)雜的組織、環(huán)境和商業(yè)行為。Cloudera這款商業(yè)發(fā)行版推出后，Hadoop的商業(yè)價(jià)值在2009年開始得到確立，MapR、Hortonworks和EMC Greenplum（現(xiàn)在的Pivotal HD）緊隨其后。雖然分析師們預(yù)測大數(shù)據(jù)這個(gè)潛在市場的規(guī)模高達(dá)500億美元或更多，但Hadoop這種分析工具最終在最近十年受到了質(zhì)疑。

　　雖然Hadoop在通過批處理支持大型存儲和ETL（提取、轉(zhuǎn)換和加載）作業(yè)以及支持機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)方面大有價(jià)值，但它在支持公司和大型組織用來管理日常運(yùn)營的較為傳統(tǒng)的分析工作方面并非最佳選擇。Hive、Dremel和Spark等工具在Hadoop上面使用以支持分析，但Hadoop從未變得足夠快，無法真正取代數(shù)據(jù)倉庫。

　　Hadoop還面臨這樣的挑戰(zhàn)：NoSQL數(shù)據(jù)庫和對象存儲提供商在解決Hadoop最初旨在幫助解決的部分存儲和管理難題方面取得了進(jìn)展。隨著時(shí)間的推移，在Hadoop上支持業(yè)務(wù)連續(xù)性面臨挑戰(zhàn)，加上支持實(shí)時(shí)、地理空間及其他新興的分析使用場合方面缺乏靈活性，這使得Hadoop面對海量數(shù)據(jù)時(shí)很難在批處理之外大有作為。

　　此外，久而久之，許多公司開始發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)難題越來越與此有關(guān)：支持一系列廣泛的數(shù)據(jù)源，并迅速調(diào)整數(shù)據(jù)模式、查詢、定義和上下文，新的應(yīng)用程序、平臺和云基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商就體現(xiàn)了這一點(diǎn)。為了克服這個(gè)挑戰(zhàn)，分析、集成和復(fù)制就必須變得更敏捷更快速。許多供應(yīng)商紛紛創(chuàng)辦就體現(xiàn)了這個(gè)挑戰(zhàn)，包括：

　　如果從收購或融資的角度來看，許多這些公司似乎都備受矚目，這絕非巧合。最近的例子包括但不限于：

　　這些解決方案的成功表明了日益需要分析師、數(shù)據(jù)和平臺靈活性，以便面對諸多云和數(shù)據(jù)源改進(jìn)數(shù)據(jù)的上下文分析價(jià)值。2019年會更鬧猛，因?yàn)槠渲性S多公司歸私募股權(quán)公司所有，或者已獲得大量的風(fēng)投資金，需要盡快成功退出，幫助資助未來的風(fēng)投基金。

　　隨著大數(shù)據(jù)的消逝，我們進(jìn)入到了后大數(shù)據(jù)時(shí)代，包括多云時(shí)代、機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代以及實(shí)時(shí)和無處不在的上下文時(shí)代。

　　多云時(shí)代恰恰表明日益需要基于現(xiàn)有的各種應(yīng)用系統(tǒng)跨多云支持應(yīng)用軟件和平臺，也日益需要支持持續(xù)交付和業(yè)務(wù)連續(xù)性。“某項(xiàng)任務(wù)有一個(gè)應(yīng)用軟件”這種觀念導(dǎo)致了企業(yè)中每個(gè)員工平均有一個(gè)SaaS應(yīng)用軟件的業(yè)務(wù)環(huán)境，這意味著每家大企業(yè)在為數(shù)千個(gè)SaaS應(yīng)用軟件支持?jǐn)?shù)據(jù)和流量。后端容器化這個(gè)趨勢導(dǎo)致支持按需和峰值使用環(huán)境的存儲和工作負(fù)載環(huán)境日益分散化和專業(yè)化。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代專注于分析模型、算法、模型訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)以及算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的倫理。機(jī)器學(xué)習(xí)需要處理創(chuàng)建干凈數(shù)據(jù)供分析所用所需的大量相同工作，但還需要另外的數(shù)學(xué)、業(yè)務(wù)和倫理上下文以創(chuàng)建持久的長期價(jià)值。

　　實(shí)時(shí)和無處不在的上下文恰恰表明，從分析的角度和交互的角度來看，日益需要及時(shí)的更新。從分析的角度來看，公司分析處理僅僅每周更新一次或每天更新一次已不夠。員工現(xiàn)在需要近乎實(shí)時(shí)的更新，否則有可能做出糟糕的公司決策，這些決策在制定的那一刻就已過時(shí)或落伍了。有效使用實(shí)時(shí)分析需要廣泛的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以提供適當(dāng)?shù)恼�體上下文以及供針對數(shù)據(jù)按需執(zhí)行的分析所用。無處不在還表明了交互的興起，包括物聯(lián)網(wǎng)提供表明環(huán)境和機(jī)械活動的更多邊緣觀察信息，以及仍在發(fā)展中的擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（Extended Reality，包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)）提供身臨其境的體驗(yàn)。為了提供這種級別的交互，必須以交互的速度分析數(shù)據(jù)，可能短至300-500毫秒，以提供有效的行為反饋。

　　隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代走到盡頭，我們現(xiàn)在可以少關(guān)注收集大量數(shù)據(jù)的機(jī)制，多關(guān)注處理、分析海量數(shù)據(jù)并與之實(shí)時(shí)交互方面的無數(shù)挑戰(zhàn)。我們邁入大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新時(shí)代時(shí)，請牢記以下幾個(gè)概念。

　　首先，Hadoop在企業(yè)數(shù)據(jù)界仍占有一席之地。Amalgam Insights預(yù)計(jì)，MapR最終會被一家以管理IT軟件出名的公司收購，比如BMC、冠群或MicroFocus；并認(rèn)為Cloudera已采取了措施，不僅限于企業(yè)Hadoop，以支持?jǐn)?shù)據(jù)的下幾個(gè)時(shí)代。但技術(shù)的步伐不可阻擋，Cloudera的問題在于它的行動是否夠快、隨勢而變。Cloudera在將其企業(yè)數(shù)據(jù)平臺完善成下一代洞察力和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺方面面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。過去幾十年，公司能夠?yàn)檗D(zhuǎn)型敲定時(shí)間表�，F(xiàn)在正如我們從亞馬遜、Facebook和微軟等公司看到的那樣，僅僅為了活命，成功的科技公司必須準(zhǔn)備好每十年就要轉(zhuǎn)型，可能甚至犧牲掉自己的部分業(yè)務(wù)。

　　其次，對多云分析和數(shù)據(jù)可視化的需求比以往任何時(shí)候都要大。谷歌和Salesforce剛斥資180億美元收購了Looker和Tableau，那些收購基本上是針對頗具規(guī)模和收入增長的公司的市場價(jià)值收購。會投入更多的巨額資金，以克服這一挑戰(zhàn)：針對眾多數(shù)據(jù)源提供分析技術(shù)，并支持與多云有關(guān)的日益分散且多樣的存儲、計(jì)算和集成需求。這意味著企業(yè)需要慎重地搞清楚數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)建模、分析及/或機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)可以在多大程度上應(yīng)對這個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)樘幚砗头治霎悩?gòu)數(shù)據(jù)變得越來越困難、復(fù)雜，但要支持戰(zhàn)略業(yè)務(wù)需求并將數(shù)據(jù)用作真正的戰(zhàn)略優(yōu)勢又勢必需要這么做。而僅看國內(nèi)發(fā)展，企業(yè)對多云分析和數(shù)據(jù)可視化的需求也是一樣劇增。2006年成立的國產(chǎn)BI軟件廠商帆軟軟件自2016年300人左右的團(tuán)隊(duì)短短三年內(nèi)成長到現(xiàn)在的1100余人，據(jù)知為了應(yīng)對更多的市場需求其團(tuán)隊(duì)還在不斷擴(kuò)大。這樣的成長速度源自市場需求的增多和帆軟對于市場需求走勢的判斷。

　　第三，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)是下一代分析技術(shù)，需要各自做好新的數(shù)據(jù)管理工作。大規(guī)模創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)、合成數(shù)據(jù)和掩蔽數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)沿襲、治理、參數(shù)和超參數(shù)定義以及算法假設(shè)，這些都超出了傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)假設(shè)的范疇。這里最重要的考量因素是，使用由于種種原因未能很好地服務(wù)于企業(yè)的數(shù)據(jù)：樣本量小、缺乏數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)定義不清晰、數(shù)據(jù)上下文不明確，或者算法和分類假設(shè)不準(zhǔn)確。換句話說，不使用失實(shí)的數(shù)據(jù)。失實(shí)的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致有偏見、不合規(guī)、不準(zhǔn)確的結(jié)果，還可能導(dǎo)致諸多問題：比如Nick Leeson在1995年導(dǎo)致巴林銀行（BaringsBank）垮臺，或法國興業(yè)銀行因Jerome Kerviel精心操縱交易而蒙受70億美元的交易損失。AI現(xiàn)在是新的潛在“流氓交易者”，需要得到適當(dāng)?shù)闹卫�、管理和支持�?/div>