跟着信息技能的蓬勃发展，特别是近十年，移动互联技能的遍及，运营商、泛金融、政府、大型央企、大型国企、动力等范畴数据量更是出现几何级数的增加趋势。数据量的胀大除了带来了数据处理功能的压力外，数据品种的多样性也为数据处理手法提出了新的要求，许多新系统的建造一起发生了许多数据孤岛，给企业的数据运营保护与价值开掘带来了严重的应战。跟着大数据技能的不断发展，企业的数据处理技能转型也阅历了几个阶段。

  大数据技能发展的前期，为了打破数据孤岛，将各类数据向大数据渠道聚集，构成数据湖的概念，作为多源、异构的数据的数据归集，在此基础上进行数据规范化，树立企业数据的会聚中心。在这个阶段，对非结构化数据处理以存储检索为主，对结构化数据处理供给各类API和少数SQL支撑，使海量的以SQL完成为主的事务难以迁移到大数据渠道，新事务开发运用门槛高，大数据技能的推行遭到阻止。

  企业客户的需求会集表现为，怎么更好地处理结构化数据以及将老的IT架构迁移到散布式架构中。各大数据渠道厂商开端在SQL on Hadoop范畴进行研制和竞赛，不断提高SQL规范的兼容程度。在这个过程中，Spark诞生并逐步替代了过于粗笨且TB量级核算功能存在缺点的MapReduce架构，Hadoop技能开端向结构化数据处理剖析更深度的使用范畴进发。跟着SQL on Hadoop技能的不断发展与星环科技处理了Hadoop散布式事务的难题，越来越多的客户在Hadoop上构建新一代数据仓库，将Hadoop技能使用于越来越多的事务出产场景，技能门槛的下降，使越来越多的客户能够运用强壮的散布式核算才能轻松剖析处理海量数据。在这个阶段后期，跟着企业客户对实时数据剖析研判需求的不断提高，流处理技能得以蓬勃发展。

  一部分企业现已完成了由根据联系型数据库为中心的数据处理系统向根据大数据技能为中心的数据处理系统的改变。在本阶段前期，许多企业客户不满足于经过SQL根据核算对数据的剖析和发掘，促进传统的机器学习算法开端完成散布化，但首要仍是针对结构化数据的学习发掘。跟着深度学习技能和散布式技能的磕碰，演化出了新一代的核算结构，如TensorFlow等，核算才能的提高，并结合许多练习数据，使机器学习人工智能技能在结构化与非结构化数据范畴发生巨大威力，开端使用于人脸辨认、车辆辨认、智能客服、无人驾驶等范畴;一起，对传统机器学习算法发生了巨大冲击，必定程度上减少了对特征工程与事务范畴常识的依靠，下降了机器学习的进入门槛，使人工智能技能得以遍及。另一方面，可视化的拖拽页面、丰厚的职业模板、高效率的交互式体会，极大地下降了数据剖析人员的运用门槛，让人工智能技能进一步走入企业的出产使用。回来搜狐，检查更多