2017年物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)十大新趨勢

物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展要求我們對它給予更多的展望。在此，將預(yù)測在2017物聯(lián)網(wǎng)的新趨勢。

 1、物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師的崛起

物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師將代替數(shù)據(jù)科學家成為HR部門最珍惜的人才，物聯(lián)網(wǎng)的浪潮將帶來邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)運行設(shè)計的激增。

Teradata的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)市場專家Dan Graham認為，一夜之間，成千上萬的簡歷將被更新，此外， 少于10%的公司意識到他們需要一個物聯(lián)網(wǎng)分析架構(gòu)師，一種特殊的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)職務(wù)。未來可以設(shè)計分布式和物聯(lián)網(wǎng)中心的軟

2、向混合架構(gòu)的遷移會顯著增多件設(shè)計師會升值。

Teradata的云戰(zhàn)略和部署主任Marc Clark說，開發(fā)/測試和災(zāi)難恢復是企業(yè)將會遷移到云端的最重要的部分，并且要保證產(chǎn)品的存儲。

3、深度學習從炒作走向現(xiàn)實

Teradata首席分析官Bill Franks認為，深度學習目前受到了很多討論，不幸的是很多人又誤以為這是個魔法可以解決一切問題。“事實上，深入學習在一些圖像識別等領(lǐng)域是非常強大的，但是這并不意味著它可以適用于任何地方。而深度學習公司將在未來的一年大量出現(xiàn)，市場將開始認識到它真的是有意義的。”

通過更好地界定深度學習可以做什么，它將增加在重點領(lǐng)域價值擴展。

4、更多基于增強現(xiàn)實的產(chǎn)品出現(xiàn)

Waze和PokemonGo只是開始，想象一下，在你的人生中留下的痕跡。

“你遺留了一些面包屑在雜貨店，下次去它會提醒你買玉米殼。”Teradata的領(lǐng)導者John Thuma說，“你再在兩天之后走進商店，會提醒你買塔可(墨西哥玉米薄餅卷)組合，以后會有增強提醒，增強符號和增強旅程地圖。”

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5、低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)(LPWANs)將實現(xiàn)

Business Insider的研究稱2021年約有7億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將被連接在LPWAN標準下，LPWANs將幫助物聯(lián)網(wǎng)起飛。

Particle的CEO Zach Supalla認為，物聯(lián)網(wǎng)在2016年有很大的炒作和很少的進步。涉及物聯(lián)網(wǎng)有兩個明確的問題就是成本和功耗，如果解決這兩個問題，物聯(lián)網(wǎng)將爆炸式發(fā)展。全球低功耗物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的部署工作在進行，LPWANs幫助設(shè)備在一個更大的地理區(qū)域連接并使用更少的電力。那些可以更好利用這個資產(chǎn)的公司將成為贏家。

6、物聯(lián)網(wǎng)市場大整合

物聯(lián)網(wǎng)市場將出現(xiàn)更多的整合技術(shù)和流程改善。就像自然選擇，最強的才能生存，小玩家將被吞并。SAP剛剛收購了一個企業(yè)級的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，思科2月份用14億美元收購了Jasper 。

只要科技巨頭對這些創(chuàng)新的公司有需求，科技巨頭收購初創(chuàng)公司的概率就會一直增加。

7、磨練物聯(lián)網(wǎng)人才的一年

Supalla認為，2017將是物聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)部大力建設(shè)的一年，公司需要培養(yǎng)內(nèi)部人才和吸引合適外部人才來適應(yīng)變化的復雜需求。

8、進行數(shù)據(jù)整合并保證安全

公司將繼續(xù)爭取數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)并且要在安全的狀態(tài)下連接各個業(yè)務(wù)模塊和垂直行業(yè)，如營銷維護、醫(yī)療保健和金融服務(wù)，而不是單純禁止一些數(shù)據(jù)科學家訪問。

Arcadia Data的CEO Sushil Thomas認為，企業(yè)將最終能夠討論到大數(shù)據(jù)的投資回報率，而不是僅限于表面上對TCO的討論。

9、更多的企業(yè)會轉(zhuǎn)向Hadoop

組織試圖擴展其現(xiàn)有的BI平臺，傳統(tǒng)分析工具將不適應(yīng)大數(shù)據(jù)的規(guī)模。越來越多企業(yè)不僅將他們的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到Hadoop，也用它進行分析。

Thomas認為，在Hadoop上運行BI可以讓分析人員和業(yè)務(wù)人員深入了解原始數(shù)據(jù)，更快得出報告，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)而不是摘要做出明智的決策。

10、新的BI使用場景將成為常態(tài)

這將包括城市交通服務(wù)，汽車傳感器的分析，實時流媒體數(shù)據(jù)分析等等。