在过去几个月的大趋势上，大数据分析已经越来越注重人工智能(各种形式和接口)，去帮助分析海量数据，得出预测的见解。




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　　正是因为谷歌十年前的MapReduce和BigTable的论文，Doug Cutting， Mike Cafarella开发 创建Hadoop的，所以大数据的基础架构层成熟了，也解决了一些关键问题。
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　　现在一晃几年了，我们现在是有大得多而棘手的机会：数据技术通过更广泛从中型企业到非常大的跨国公司。不同的是“数字原生”的公司，不必从头开始做。他们也有很多损失：在绝大多数的公司，现有的技术基础设施“够用”。这些组织也明白，宜早不宜迟需要进化，但他们不会一夜之间淘汰并更换关键任务的系统。任何发展都需要过程，预算，项目管理，导航，部门部署，全面的安全审计等。大型企业会小心谨慎地让年轻的创业公司处理他们的基础设施的关键部分。而且，一些(大多数?)企业家压根不想把他们的数据迁移到云中，至少不是公有云。




　　而且如果大家真正工作过的都知道，在企业中改造新技术并不大可能在一夜之间发生。

　　VC投资仍然充满活力，2016年前几个星期看到一些巨额融资的晚期大数据初创公司：DataDog(9400万)，BloomReach(5600万)，Qubole(3000万)， PlaceIQ( 2500万)这些大数据初创公司在2015年收到的$ 66.4亿创业投资，占高科技投资总额的11%。
　　两个趋势值得关注。
　　其实大数据有趣的是它不是直接可以炒作的东西。
　　而基础设施领域的不断创新蓬勃发展还是通过大量的开源活动。



　　从另一个关键点大家就明白了：大数据的成功是不是实现一小片技术(如Hadoop的或其他任何东西)，而是需要放在一起的技术，人员，流程的流水线。你需要采集数据，存储数据，清理数据，查询数据，分析数据，可视化数据。这将由产品来完成，有些由人力来完成。一切都需要无缝集成。归根结底，对于这一切工作，整个公司，从高级管理人员开始，需要致力于建立一个数据驱动的文化，大数据不是小事，而是全局的事。
　　首先，很多这些应用都是“大数据同乡”，因为他们本身就是建立在最新的大数据技术，并代表客户能够充分利用大数据的有效方式，无需部署底层的大数据技术，因为这些已“在一个盒子“，至少是对于那些特定功能 - 例如，ActionIQ是建立在Spark上，因此它的客户可以充分利用他们的营销部门Spark的权力，而无需实际部署Spark自己 - 在这种情况下，没有“流水线”。
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　　更有远见的大公司(称他们为“尝鲜者”在传统的技术采用周期)，在2011 - 2013年开始早期实验大数据技术，推出Hadoop系统，或尝试单点解决方案。他们招聘了形形色色的人，可能工作头衔以前不存在(如“数据科学家”或“首席数据官”)。他们通过各种努力，包括在一个中央储存库或“数据湖”倾倒所有的数据，有时希望魔术随之而来(通常没有)。他们逐步建立内部竞争力，与不同厂商尝试，部署到线上，讨论在企业范围内实施推广。在许多情况下，他们不知道下一个重要的拐点在哪里，经过几年建设大数据基础架构，从他们公司业务用户的角度来看，也没有那么多东西去显示它。但很多吃力不讨好的工作已经完成，而部署在核心架构之上的应用程序又要开始做了。
　　大数据分析：现在的AI

　　随创业活动和资金的持续涌入，有些不错的资本退出，日益活跃的高科技巨头(亚马逊，谷歌和IBM)，公司数量不断增加，这里就是2016年大数据全景图：

　　生态系统正在走向成熟
　　除了不可避免的炒作周期，我们第四次年度“大数据风水图”(后文)，回顾过去一年发生的事情，思考这个行业的未来机会。

　　随着大数据的不断成熟，这个词本身可能会消失或者变得过时，没有人会使用它了。它是成功通过技术，变得很普遍，无处不在，并最终无形化。
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