2016年大数据的三大发展趋势和人才需求

时间:2016年6月7日 16:01 点击:1544次

过去四年从事数据分析的专业人士数量翻了一倍。相关工作的招聘量急剧上升,这一趋势反映了人们对高端数据分析人才的需求在不断增加,因为企业 需要他们对数据进行各式处理分析,这必然会对2016年甚至以后的大数据局面产生影响。2016年大数据主要有以下三大发展趋势。

1. 2016年大数据分析成本会大幅下降

过去,大型、实力雄厚的公司在大数据领域占主导地位,它们有能力在构建内部数据库方面投入大量的资源。随着“大数据”的革新发展,越来越多的公司对数据分析产生兴趣,于是企业纷纷开始创新数据分析方式,旨在降低大数据分析成本。

过去几年,这一形势不断持续,大数据分析的成本连年下降。当前,此项创新技术已经成熟。2016年,大数据分析成本会大幅度下降,公司无论规模大小,都可以进行高端的数据分析。


2. SQL(结构化查询语言)将成为NoSQL大数据的主要查询语言

SQL是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据系统。后来随着互联网web2.0的兴起,为应对web2.0带来的大规模数据集合,产生了受人们欢迎NoSQL系统(最初称为“Non SQL”或“非关系型数据库”)。SQL显得力不从心,而NoSQL数据库不同的处理原理解决了这一难题。于是许多NoSQL数据库用其特殊目的的查询语言替换SQL

不过目前人们的目光又转回到SQL。现在我们四周充斥着更多的有关SQL的专门知识,因为几代计算机专家的职业关注点依然是关系型数据库,并将SQL用作他们的查询语言。实际上,据栈溢出(Stack Overflow)最近进行的一项开发人员调查显示,SQL是最受人们欢迎的查询语言之一,也是最赚钱的语言之一。随着SQL生态系统的成熟完善,开发人员最终会离开围绕NoSQL数据库建立的不够成熟的查询语言,转而将SQL用作查询语言,为NoSQL数据库提供查询服务。

NoSQL一词经过拓展,其表示“不仅仅是SQLNot Only SQL)”的含义,表明即使核心数据库为非关系型数据库,它是支持SQL接口的。

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