你认为大数据才刚刚开始吗？事实上，大数据时代正走在迅速消亡的路上。    



       在过去的几年里我们没完没了的谈论大数据，开始由Hadoop领军现在又是Spark。下一轮的炒作都是关于申请大数据的机械化处理，但那其实仅仅就是一种较为礼貌的销售人工智能和分析的方式。



       事实上，大数据时代正走在迅速消亡的路上。你可能已经看到了媒体报道的大数据的回调——关于这点，T客认为，这是让我们进入了Gartner著名炒作周期的幻想破灭期。



         现在才是大数据时代的“结束”同时是实际应用技术的开始的关键时刻。



       对于这个行业来说，这意味着类似这种“让我们推出个平台，看看会发生什么”的项目会越来越少。决策者将会采取更加合理的方法，他们应该首先着手于业务问题。这意味着即使是平台公司也正在谈论着“解决方案”。

实际问题的标准解决方案

        下一个大的步骤是分析问题,找到模式,并创建包装解决这些问题。



      我们已经在金融业看到这最新一代的分布式欺诈检测包已经打好包准备出发了。欺诈检测软件并不新鲜,但分布在Hadoop和云规模里就相当新鲜了。其不但在财政方面发生得很快,并且欺诈也是同步快速发生的。多年来,已经有相当大的差距,这个行业正在消亡。现在他们正在反击,Hadoop,Spark等现代工具是现在新型军械库背后的火力。



       靠着使用下一波技术的定制解决方案是不够的。信用卡欺诈检测与发票、保险或其他常见的业务应用程序不同。下一个大的波动不是为非常具体的行业写超级专业的应用程序,而是识别“分布式大数据模式”来解决常见问题,是一种跨业务线的存在。



       当然,构建定制解决方案,每个人以不同的方式解决相似的问题还将会持续一段时间。但是在未来，要找到有共性的、发展模式与传播是跨业务线的解决方案——也就是说,能够大规模（具有成本效益的规模）使用这种新技术并且能做到透明化申请。最后,我们通过使用正确的术语和添加编程定制它,但是设计上可插入算法软件,不必一遍又一遍地写才是我们擅长的,对吗?



       我们以前见过这样的一幕。几十年前,会计软件是一个热门话题。虽然偶尔你仍然可以找到为特定的企业设计的专门的会计软件,但是大多数大公司还是使用定制的包装解决方案来解决行业的问题。专门的软件很少在一个熟练的首席信息官和首席技术官写的会计业务包中出现,更不用说一个特定的公司了。他们喜欢购买现成的,即使“货架”上没有更多非常适合的软件。



      下一个大的飞跃将出现在“数据驱动”和通过一系列软件包收购和琐碎的集成来使用“机械化处理”上。到最后其可能还是会反过来被大数据所驱动，但“大数据”将会像以太网卡一样:是已经给定的东西,但不再是一个热门的话题了。

 

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