Hadoop正在成为大数据难题中的一部分。有迹象表明，人们将Hadoop视为一种传统的大数据技术，而不是颠覆性业务应用程序的战略平台。尽管如此，Hadoop是一种成熟技术，广泛用于许多用户的IT组织中的关键用例（如非结构化信息提炼），并且在许多组织中仍然具有很长的使用寿命。考虑到这一长期前景，供应商通过在独立开发的硬件和软件组件之间实现更平滑的互操作性，不断提高产品性能。

加强管道的自动化处理。大数据分析应用程序开发和运营管道仍然过于耗时，并耗费人力。供应商需要加强其工具的自动化功能，以确保提高用户技术人员的生产力，同时确保即使是技能较低的人员也能处理复杂的任务。

未来十年大数据分析发展的主要趋势

繁琐的开销。对于一些IT专业人员来说，大数据分析管理和治理流程仍然过于孤立，成本高昂且效率低下。供应商需要构建预先打包的工作流程，帮助大型专业人员团队更有效、快速和准确地管理数据、元数据、分析和服务定义。