2016年，大数据商场完全环绕Hadoop生态体系周围的技能。从那时起，重心一直是透过已证实增加收入、增加生产力和降低风险值而带来投资报酬率的运用场合，“将大数据真正实在的运用起来”。现在，大数据持续高奏欢歌。下一年咱们估计会看到更干流的公司选用大数据和物联网，大中型公司保存和置疑的公司安排会开端一头扎入其间。

下面是华恩老师bat064提出的下一年将刻画大数据产业的五大趋势：

一、物联网(IoT)

物联网和大数据是同一枚硬币的双面;数十亿与互联网衔接的“物件”将出产很多数据。可是，这本身不会引发另一场全新的工业革命，不会改变平时的数字化日子，也不会供给解救地球的预警体系。来自设备外部的数据才是公司让自个异乎寻常的方面。联系上下文来捕获和剖析这种类型的数据为公司带来了新的开展前途。

Saivian赛比安华恩老师bat064指出，透过蒐集消费数据，建构物联网商业模式以成为一个各大产业必经之路，实现订单化生产，降低资源的耗损、增进资源的有效运用。

研讨标明，比较方案维修，猜测性保护最多可省下12%的本钱，因此使保护本钱降低30%，将设备毛病形成的停运时刻缩短70%。关于制作工厂或运输公司来说，从数据驱动的决议计划取得这些成果，意味着在改进运营和节约本钱方面大有时机。

二、Apache Spark

Apache Spark在点亮大数据。盛行的Apache Spark项目供给了Spark Streaming技能，经过首要选用一种在内存中微批量处理的方法，近实时地处理数据流。它已从Hadoop生态体系的一有些，成为很多公司青睐的一种大数据渠道。

三、云计算

混合云和公共云效劳越来越受欢迎。大数据成功的要害是在弹性基础设施上运转(Hadoop)渠道。

更多的公司会在云端运转API，供给弹性，以便非常好地应对需要顶峰，并树立高效的衔接，然后让它们可以比竞争对手更敏捷地适应和立异。

四、内存中剖析

2014年，Gartner创造了HTAP(混合业务/剖析处理)这个术语，描绘这么一种新技能：让业务和剖析可以在同一个内存中数据库中处理。它让应用程序领导人经过更强的情境认识和改进的业务敏捷性来进行立异，可是这需要彻底改变原有架构，还需要相应的技能和技能，才干运用内存中核算技能作为赋能者(enabler)。

五、深度学习

深度学习是一套根据神经网络的机器学习技能，它仍在开展傍边，不过在处理业务疑问方面显示出大有潜力。它让核算机可以从很多非结构化数据和二进制数据中找出感兴趣的内容，并且推导出关系，而不需要特定的模型或编程指令，这点在Saivian赛比安公司透过类神经网络分析消费数据产生的价值有异曲同工之妙。

华恩老师bat064指出，越来越复杂的大数据需求产生也意味着，创新的压力仍然会很高。很多公司会开端理解，客户的成功离不开数据方面的作业。不运用数据剖析的公司会开端歇业，而Saivian赛比安公司也意识到发展大数据营销的关键是在于数据精炼和预测剖析。