Paxata是一家云數(shù)據(jù)服務(wù)初創(chuàng)企業(yè)，成立于2012年。在數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域，利用數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用在對數(shù)據(jù)分析之前需要抽取、處理和整合多個來源的數(shù)據(jù)才能夠進(jìn)行分析，這個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過程常常是由人工完成的，耗時費力，而Paxata所做的工作就是減少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程中的人工操作，同時將多個數(shù)據(jù)源進(jìn)一步整合為單一的數(shù)據(jù)集，方便業(yè)務(wù)分析師和可視化工具的理解。而數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的結(jié)果則可以發(fā)布到各種商業(yè)智能（Business Intelligence，BI）工具上。
近日，Paxata的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Prakash Nanduri撰文從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度對2015年商業(yè)智能領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測。他認(rèn)為，過去幾年，大數(shù)據(jù)一直是主導(dǎo)力量，發(fā)展至今已經(jīng)成為企業(yè)保持競爭力的一種必須的戰(zhàn)略。人們看到，這一數(shù)據(jù)革命加速了IT技術(shù)的發(fā)展，并且促使了工作角色的轉(zhuǎn)變，使諸如Hadoop以及數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的技術(shù)獲得了戰(zhàn)略性的投資，這種情形對現(xiàn)在的BI廠商構(gòu)成了一定威脅。Prakash Nanduri表示，企業(yè)信息管理的模式將在2015年發(fā)生巨大變化，例如組織中的每一個成員都將變?yōu)橛蓴?shù)據(jù)驅(qū)動，例如分析的應(yīng)用案例將更加復(fù)雜，例如廠商們將試圖找到市場的下一個爆發(fā)點是什么。
預(yù)測一：數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)分析師之間的界線逐漸模糊
數(shù)據(jù)科學(xué)家曾被《哈弗商業(yè)評論》譽為是21世紀(jì)“最性感”的工作。但數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色正在迅速發(fā)生著變化，從以往只需做些預(yù)測分析和代碼編寫的工作，變?yōu)樾枰猛饨缒芰斫獾恼Z言及形式進(jìn)行溝通。同樣的，數(shù)據(jù)分析師的世界也正在被“打亂”：以往他們只需要將各種數(shù)據(jù)集整理成圖表，以及進(jìn)行可視化。
隨著數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)需求和商業(yè)智能工具的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師之間的區(qū)別已經(jīng)開始變得模糊。2015年，我預(yù)計這些工作的職責(zé)將混合形成新的數(shù)據(jù)專家崗位，不但掌握可視化和分析報告的技能，而且正如Gartner所表述的那樣，能夠理解“類似Hadoop這種新型NoSQL數(shù)據(jù)庫的復(fù)雜性，同時將不同數(shù)據(jù)源和類型的數(shù)據(jù)整合，形成有用且能盈利的分析預(yù)測模型。”
Tableau這類商業(yè)智能工具的普及，已經(jīng)讓上述工作不再顯得那么“高大上”，對于復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理也由后臺管理應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)楹唵我锥臄?shù)據(jù)可視化。
預(yù)測二：微軟（Microsoft）與賽富時（Salesforce）將主導(dǎo)商業(yè)智能云服務(wù)市場
受益于Office 365的Power BI(微軟推出的云端商業(yè)智能系統(tǒng))，微軟的商業(yè)智能云服務(wù)業(yè)務(wù)將有可能達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，獲得具有重大意義的規(guī)模性收入。另外一支潛在的市場推動力量則是賽富時的云分析平臺Wave，如果它能夠釋放自己在商業(yè)智能云服務(wù)的潛力，近乎一半的商業(yè)智能提供商都將被淘汰。但是，Wave云分析平臺目前并沒有完全發(fā)揮它最大的能力，除非它能夠用合適的方法幫助它的客戶應(yīng)對系統(tǒng)集成和系統(tǒng)質(zhì)量帶來的挑戰(zhàn)。
如果成功，微軟和賽富時則預(yù)示著一個真正的“端到端”的到來，商業(yè)智能云服務(wù)將提供統(tǒng)一的即可使用的、可預(yù)測的、可封裝的、可發(fā)現(xiàn)的分析系統(tǒng)。
預(yù)測三：商業(yè)智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Data Preparation）將取代大數(shù)據(jù)成為最熱門話題
2014年可以看做是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的形成期，隨著諸如語義算法、分布式計算、機器學(xué)習(xí)和云計算等重大技術(shù)的突破，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備市場本身就已經(jīng)在向前發(fā)展著。
接下來的這一年，人們可以看到在商業(yè)智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)將大規(guī)模地交付給用戶使用。因為現(xiàn)在人們面臨著越來越多的雜亂無章的數(shù)據(jù)，這敦促著企業(yè)將他們的重心做出調(diào)整，聚焦于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。
一體化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的出現(xiàn)，對于CIO和CDO而言，將產(chǎn)生對端到端信息管理新方法的需求。行業(yè)所獲得的回報也將由過去提供碎片化的產(chǎn)品發(fā)展成為建立在彈性架構(gòu)基礎(chǔ)上的平臺，這種彈性架構(gòu)將以云為前提，因此得以提供規(guī)模化的服務(wù)。
預(yù)測四：在大企業(yè)市場，Hadoop將面臨不成則敗的局面
如果IT企業(yè)的風(fēng)景只是由谷歌、雅虎、臉書、推特這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)組成的，那么對于大數(shù)據(jù)項目，Hadoop無疑被視為是取得了空前成功。
然而，面對大企業(yè)市場，這樣一個更加巨大的商業(yè)機會，Hadoop如何在大數(shù)據(jù)項目中展示其能力和價值則顯得尤為緊迫。僅僅是企業(yè)軟件市場，其每年的市場規(guī)模就預(yù)計能夠達(dá)到一千億美元，并且還將以近5%的速度增長。因此，這就對Hadoop提出了一些挑戰(zhàn)：
主流的大企業(yè)依然將Hadoop項目作為龐大的“科學(xué)項目”，而并沒有將其集成到生產(chǎn)環(huán)境中；
主要的Hadoop廠商，如Cloudera、MapR、Hortonworks、Pivotal、IBM等，它們彼此的產(chǎn)品基本上仍然是不能互通的；
隨著Hadoop逐漸侵蝕大企業(yè)市場，目前的數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商們將進(jìn)行積極地抵御，以保護它們的市場份額。
2015年，對于其他主要的Hadoop發(fā)展，可以預(yù)見，包括MapReduce在內(nèi)，或許會淪為歷史的炮灰，但與此同時Spark的發(fā)展將迎來具有標(biāo)志性的一年，或?qū)⒊蔀橹髁鞯募夹g(shù)。
預(yù)測五：營銷將成為商業(yè)智能決策的主要驅(qū)動力
傳統(tǒng)而言，在制定公司的技術(shù)決策時，IT部門具有最終的決定權(quán)。然而，隨著云計算和智能移動設(shè)備的到來，這種形式已經(jīng)開始瓦解，通過業(yè)務(wù)線(LOBs)，IT部門的權(quán)威影響力正在遭受著威脅。自主決定選用什么技術(shù)正在提升“影子IT”(指未經(jīng)組織批準(zhǔn)就在組織內(nèi)部使用的IT系統(tǒng)和IT解決方案)的地位，并且將權(quán)力的天平逐漸由IT部門向業(yè)務(wù)線部門傾斜。根據(jù)Gartner的調(diào)查，今天，將有超過一半的預(yù)算花費在商業(yè)智能以及由業(yè)務(wù)線驅(qū)動的分析上。
2015年，觀察者認(rèn)為，商業(yè)智能與分析的發(fā)展空間是營銷部門，因為營銷部門試圖將自己重新定位，由成本中心變?yōu)楣緺I收增長的引擎。在如今充斥著各種眼花繚亂的營銷工具與服務(wù)的環(huán)境下，商業(yè)智能與分析將是數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷的支撐平臺。
不愿意合作的IT部門將遭受鞭撻，因為營銷將無處不在，并將出現(xiàn)在它們需要的任何地方。
預(yù)測六：B2B領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)將成為現(xiàn)實
雖然CES2015即將舉行，但回顧CES2014，在那些初次展示的產(chǎn)品中，物聯(lián)網(wǎng)牙刷無疑是最受關(guān)注的創(chuàng)新產(chǎn)品之一，父母能夠了解他們的孩子刷了多長時間。無論是從設(shè)備的數(shù)量，還是種類來說，物聯(lián)網(wǎng)都取得了令人難以置信的增長，從Fitbit，到蘋果手表，甚至是智能汽車。
然而，物聯(lián)網(wǎng)將在2015年迎來真正的機遇：智能病房、智慧城市、家庭養(yǎng)老、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控設(shè)施、智能抄表，甚至傳統(tǒng)流程再造等等。
舉個例子，在建筑行業(yè)，工人們得到帶給他們的補給品，以減少不必要的上下梯子，同時避免受傷。想象一下，相對于使用舊款式梯子的建筑企業(yè)，保險公司更愿意給那些使用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)梯子的建筑公司提供折扣。這與保險公司給購買“智能”家電提供折扣沒有什么不同。保險公司可以從物聯(lián)網(wǎng)梯子獲得關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，以識別索賠數(shù)據(jù)和風(fēng)險數(shù)據(jù)。如果物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與從數(shù)據(jù)倉庫中獲得的其他有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，那么，聯(lián)系前后關(guān)系的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將是有價值的。（編譯 | 3sNews 張凱）
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