治理的民主化将推动协作–数据治理不再仅仅是IT和合规团队的领域

如今，自助服务和协作式数据管理要求每个人都有共同的责任，以确保整个企业中信息的质量和安全性。作为IT的合作伙伴，业务用户将通过在日常活动过程中通过对数据集进行社交协作来增加价值，从而参与数据的质量和治理。

 

在2018年企业将致力于将合规文化与传统企业价值观（例如盈利能力，客户服务和员工道德规范）相结合

这样一来他们将面临管理不断发展的业务需求的合规性，增加通信渠道和通信数据不受限制的增长的多重挑战。客户和员工的需求将增加采用诸如社交媒体和在线聊天之类的新沟通方式。通信数据的增加将使组织能够推动创新并制定战略性业务决策。但是，随着企业采用这些新的沟通渠道，高级管理层和行业监管机构将把网络安全和数据隐私放在首位。对监督程序和不断发展的法规的审查越来越严格，这将要求组织采用新的流程和程序，同时还要在每个沟通渠道上表现出持续的警惕。

 

数据平民越来越像数据科学家那样运作

尽管复杂的统计数据仍可能仅限于数据科学家，但不应该由数据驱动的决策制定。在来年，更简单的大数据发现工具将使业务分析师可以在企业Hadoop集群中购买数据集，将它们重塑为新的组合甚至可以使用探索性机器学习技术对其进行分析，将这种探索扩展到更广泛的受众中，既可以改善自助服务对大数据的访问，又可以提供更丰富的假设和实验来推动创新的新水平。

 

数据科学家的短缺将推动对自动化统计验证工具的需求

根据图表趋势得出结论而不进行统计验证的结果可能导致错误的决策，要将真实的见识与错误的模式区分开，需要具备一套先进的统计技能，提供自动统计验证的解决方案将弥合这一人才缺口，我们将看到对这些自动化解决方案的市场需求不断增长，为了利用大数据，公司将必须克服人才市场上巨大的技能差距，您不会雇用足够的数据科学家或数据分析师。对于依赖BI分析师精英团队的公司而言，报告积压只会增加。

 

在对更快更准确的决策的日益增长的需求的驱动下

首席数据官将负责利用组织的所有信息的全部价值，推动创新和支出，提高竞争优势并制定全面的计划。如何使这些数据更广泛地可访问。企业再也不必等待洞察力上升到顶端。通过今天对首席数据官的投资，公司将优先考虑使用数据，启动分析计划和衡量其有效性的总体计划。

 

随着对数据科学家的需求增加

我们将看到各行各业的组织会创建各种大数据团队，以充分利用数据分析能力。组织将寻找具有不同背景的人们，而不是寻找可以做到这一切的难以捉摸的独角兽，而是将来自不同背景的人们召集在一起，包括程序员，具有数学和统计学技能的人以及对业务需求有了解的人，以便获得的数据见解。与能够反映各种技能的其他人进行协作和创新的能力将是数据科学家成功的重要资产之一，数据科学（及其技术复杂的分析）将在2020年爆发。如何将此技术集成到DBMS中将成为该领域的主要问题。

 

基于关键数据的决策或产生收入的新推荐引擎可以将CDO提升为战略角色

而这可能超出了他们初工作时的监管框框。报告将仅仅是开始，在过去的几年中，分析项目的结论通常以创建报告为标志，决策者可以定期查看和咨询报告。但是，此类报道不足以推动业绩并在2020年及以后击败竞争对手。当企业渴望不仅了解正在发生的事情，还知道为什么，临时分析技术将需要不仅是技术精英，而且应被更快，更广泛的人群采用。拥有能够使数据民主化和深入分析的软件的组织将会精益求精。

 

摄取到Hadoop中迄今为止将数据移入Hadoop是一项挑战

几乎一直被忽略在2020年我们将更加注重成功地从各种来源提取数据，从而更快地采用Hadoop，随着人们的兴趣从早期试验转向关键用例，专为企业部署，高性能，低延迟，可伸缩性和容错能力设计的流处理技术将获得采用。

 

适用于关键任务工作负载的Hadoop

在2020年Hadoop将用于提供更多的关键任务工作负载-超越“网络规模”公司。已经建立了可显着利用Hadoop的业务，但我们将看到Hadoop被更多传统企业用来从管理的大量数据中提取有价值的见解，并提供纯净的关键任务分析应用程序没有Hadoop是不可能的。

 

Hadoop项目已经成熟！

企业继续从Hadoop的概念验证过渡到生产。在近对2,200个Hadoop客户的调查中，只有3％的受访者预计他们在未来12个月内对Hadoop的使用将会减少。已经使用Hadoop的企业中有76％计划在未来3个月内做更多的事情，，几乎有一半尚未部署Hadoop的公司表示将在未来12个月内做更多的事情。同一项调查还发现，Tableau是使用或计划使用Hadoop的公司以及Hadoop成熟度的公司的领先BI工具。

 

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