2016大数据版图(附所有高清、历史版本下载)原文是 FirstMark Capital 的 Matt Turck 的著作。本文一共总结了大数据规模的成长态势，说明以为虽然大数据行为一个术语如同仍旧过气，然而大数据说明与操纵才方才首先胀起，正在与 AI、人工智能等新兴本事的连结下，大数据的机遇也许要比大众联思的还要大。

　　正在朝三暮四的本事始创企业界，已有 3年史册 “大数据” 听起来如同仍旧过气了。固然 Hadoop 正在 2006年 仍旧出来，但 “大数据” 这个观念粗略是正在 2011 到 2014年 支配才真正火起来的。也便是正在这段年光里，起码是正在媒体或者专家眼里，“大数据” 成为了新的 “金子” 或者 “石油”。然而，起码正在我跟业界人士交道中，大众越来越感想到这项本事仍旧正在某种水准上陷入了窒息。2015年 或者是数据规模的那些酷小子挪动兴致，首先重沦于 AI 以及呆板智能、深度练习等很众闭系观念的年份。

　　扔开不成避免的炒作周期弧线态势不管，咱们的 “大数据疆土” 仍旧进入第 4 个年月了，趁这个时分退一步来反思一下昨年产生了什么，斟酌一下这个行业的异日会如何是很存心义的。

　　那么 2016年 大数据究竟还算不算个 “东西” 呢？咱们没关系商讨一下。

　　历程炒作周期后仍能惹起广大兴致的产物和效劳往往那些大众可以接触、能够感知，或者与民众闭系联的：例如挪动操纵、社交收集、可穿着、虚拟实际等。

　　但大数据基础上便是管道步骤的一种。当然，大数据为很众消费者或贸易用户体验供给了动力，但它的焦点是企业本事：数据库、说明等，这些东西都是正在后端运转的，没几个体能看得睹。就像正在谁人宇宙劳动的任何人都了解那样，用一个夜晚的年光就思合适企业端的新本事是不或者的。

　　大数据外象正在早期首要是受到了与一批骨干互联网公司（越发是 Google、Facebook、Twitter 等）的共生干系的推进，这些公司既是焦点大数据本事的重度用户，同时也是这些本事的制造者。这些公司忽然间面临着周围空前未有的强大数据时，因为自身缺乏古板的（腾贵的）根柢步骤，也没有措施招募到少许最好的工程师，是以只好我方出手来斥地所需的本事。其后跟着开源运动的神速成长，一多量此类新本事首先共享到更广的畛域。然后，少许互联网至公司的工程师离任去开创我方的大数据始创企业。其他的少许 “数字原生” 公司，征求崭露头角的独角兽公司，也首先面对着互联网至公司的相像需求，因为它们本身也没有古板的根柢步骤，是以自然就成为了那些大数据本事的早期采用者。而早期的告捷又导致了更众的创业运动产生，并取得了更众的 VC 资助，从而鼓动了大数据的起势。

　　神速成长了几年之后，现正在咱们面对的是特别宽广、但也特别棘手的机缘：让中等周围到跨邦公司级其余更大一批企业采用大数据本事。这些公司跟 “数字原生” 公司不相同的是，他们没有从零首先的有利条目。并且他们落空的会更众：这些公司绝大部门的现有本事根柢步骤都是告捷的。那些根柢步骤当然未必是效用齐全的，机闭内部很众人也认识到对我方的遗留根柢步骤举行新颖化该当是早点好过晚点，但他们不会一夜间就把我方的闭头营业代替掉。任何革命都需求历程、预算、项目约束、试点、限制安排以及齐全的安详审计等。大企业对由年青的始创企业来管理我方根柢步骤的闭头部门的留心是能够理会的。再有，令创业者觉得消极的是，很众（仍然大大批？）企业仍顽固地拒绝把数据转移到云端（起码不肯转移到公有云）。

　　还需求理会的另一个闭头是：大数据的告捷不正在于达成本事的某一方面（像 Hadoop 什么的），而是需求把继续串的本事、人和流程糅合到沿途。你得捕获数据、存储数据、洗刷数据、查问数据、说明数据并对数据举行可视化。这些劳动一部门能够由产物来完工，而有的则需求人来做。十足都需求无缝集成起来。末了，要思让通盘这十足外现用意，全体公司从上到下都需求设立以数据驱动的文明，云云大数据才不单仅是个 “东西”，并且便是谁人（闭头的）“东西”。

　　是以，这便是正在历程几年引人注视的始创企业如雨后春笋冒头，VC 投资频等头条后，咱们首先步入大数据的安排期和早期成熟期的来源。

　　更有前瞻性的至公司（权且称之为古板本事采用周期的 “早期采用者”）正在 2011 到 2013年 间首先实行大数据本事，推出了若干的 Hadoop 试点方针（往往是由于赶时兴）或者测验少许点计划。他们招募了种种各样此前并不存正在的岗亭（如 “数据科学家” 或 “首席数据官”）。他们举行了种种勤勉，征求吧整个数据都堆到一个数据容器（“data lake”），然后盼望紧随着就会产生稀奇（往往不会）。他们慢慢筑立我方的内部本领，试验了种种供应商，从试点方针到坐褥中的限制安排，然后到现正在辩论要不要全企业放开（全畛域放开执行的处境还很罕睹）。很众处境下，他们正处正在云云一个首要的拐点上，即历程大数据根柢步骤的数年筑立后，可以揭示的成绩还不众，起码正在公司内部的贸易用户看来是云云的。然而大方艰苦不趋奉的劳动仍旧做完了，现正在首先进入到有影响力的操纵安排阶段了。只是从目前来看，这种筑构正在焦点架构之上的操纵数目还不行比例。

　　接下来的一波至公司（称之为古板本事采用周期的 “早期大批操纵者”）大大批时分对大数据本事是持踌躇立场的，关于全体大数据方面的东西，他们还正在心存必然水准猜疑中踌躇。直到比来，他们还正在祈望某个大型供应商（例如 IBM）会供给一个一站式的处分计划，然而现正在看来这种处境近期内并不会展示。他们对于这个大数据疆土的立场是心怀胆寒，正在思我方是不是真的需求跟这一堆看起来并没有什么差异的始创企业协作，然后修补出种种处分计划。

　　与此同时，正在始创企业 / 供应商这一块，全体第一波的大数据公司（2009 至 2013年 间兴办的那批）现正在仍旧融了数轮的资金，企业周围仍旧取得了推广，而且从早期安排的告捷或凋落中学到了东西，现正在他们仍旧可以供给更成熟的、经受过检验的产物了。少数少许仍旧成为了上市公司（征求 2015年 上市的 HortonWorks 和 New Relic），而有的（例如 Cloudera、MongoDB 等）融资仍旧达上亿美元了。

　　这个规模的 VC 融资运动已经很有发怒，2016年 的前几周咱们睹证好几轮相当可观的后期阶段大数据融资事情：DataDog（9400 万美元），BloomReach（5600 万美元），Qubole（3000 万美元），PlaceIQ（2500 万美元）等。2015年 大数据始创企业拿到的融资额到达了 66.4 亿美元，占全体本事 VC 总融资额额 11%。

　　并购运动则发展得中规中矩（自从上一版大数据疆土宣布从此完工了 34 项并购，全部可参睹附注）

　　跟着该规模的创业运动接连举行以及资金的一直流入，加上适度的少量退出，以及越来越活泼的本事巨头（越发是 Amazon、Google、IBM），使得这个规模的公司日益增加，末了汇成了这幅 2016 版的大数据疆土。

　　明确这张图仍旧很挤了，并且再有良众都没措施列进去（闭于咱们的办法论能够参睹附注）

　　正在基础趋向方面，举止首先迟缓从左转到右（即更始、推出新产物和新公司），从根柢步骤层（斥地者 / 工程师的宇宙）挪动到说明层（数据科学家和说明师的宇宙）甚至操纵层（贸易用户和消费者的宇宙），“大数据原生操纵” 仍旧正在神速冒头—这众少适合了咱们原先的少许预期。

　　Google 闭于 MapReduce 和 BigTable 的论文（Cutting 和 MikeCafarella 由于这个而做出了 Hadoop）的出世问世已有 10年 了，正在这段年光里，大数据的根柢步骤层仍旧慢慢成熟，少许闭头题目也取得解析决。

　　然而，根柢步骤规模的更始已经宽裕生机，这很大水准上是得益于可观的开源运动周围。

　　2015年 无疑是 Apache Spark 之年。自咱们宣布上一版大数据疆土从此，这个行使了内存管理的开源框架就首先激励稠密接洽。自那此后，Spark 受到了从 IBM 到 Cloudera 的各式玩家的赞同，让它取得了可观的信托度。Spark 的展示是很存心义的，由于它处分了少许导致 Hadoop 采用放缓的闭头题目：Spark 速率变疾了良众（基准测试证实 Spark 比 Hadoop 的 MapReduce 疾 10 到 100 倍），更容易编程，而且跟呆板练习可以很好地搭配。

　　除了 Spark 以外，还展示了其他的少许令人兴奋的框架，例如 Flink、Ignite、Samza、Kudu 等，这些框架的成长势头也很好。少许思思党首以为，Mesos（数据中央资源约束体系，把数据中央作为一台大打算资源池举行编程）的展示也刺激了对 Hadoop 的需求。

　　即使正在数据库的宇宙里，新兴的玩家如同也越来越众。众到墟市仍旧难以接受的田产，这里产生了良众令人兴奋的工作，从图形数据库（如 Neo4j ）的成熟，到特意数据库的推出（如统计时序数据库 InfluxDB），甚至于 CockroachDB 的展示（受 Google Spanner 灵感诱导出世的统一了 SQL 与 NoSQL 好处的新型数据库）。数据货仓也正在演变（如云数据货仓 Snowflake）。

　　大数据说明过去几个月展示的一股趋向是，越来越眷注行使人工智能（体例和气魄各异）来助助说明大周围的数据，从而取得预测性的洞察。

　　原本比来展示再起的 AI 很大水准上算是大数据的产品。深度练习（比来受到眷注最众的 AI 规模）背后的算法基础上是几十年前就出世了的，但直到比来可以以足够省钱、足够神速地操纵到大周围数据之后才外现出了它的最大潜能。AI 与大数据之间的干系如许慎密，乃至于业界专家现正在以为 AI 仍旧令人懊悔地 “与大数据陷入了热恋当中”。

　　然而反过来，AI 现正在也正在助助大数据达成后者的愿意。说明对 AI/ 呆板练习越来越众的眷注也适合大数据下一步演进的趋向：现正在数据我都有了，但真相从中能取得什么样的洞察呢？当然，这件工作能够让数据科学家来处分，从一首先他们的脚色便是达成呆板练习，不然的话就得思出模子来展现数据的道理。然而呆板智能现正在正正在慢慢外现辅助数据科学家的用意—只需求倒腾数据，新兴的产物就能从中提炼出数学公式（如 Context Relevant）或者主动筑筑和推选最有或者返回最佳结果的数据科学模子（如 DataRobot）。一批新的 AI 公司供给的产物可以主动识别像图像云云的纷乱实体（如 Clarifai、Dextro），或者供给巨大的预测性说明（如 HyperScience）。

　　同时，跟着基于无监视练习的产物的鼓吹和改观，看看它们与数据科学家之间的干系若何演变将分外风趣—来日这两者是敌仍然友呢？AI 当然不会很疾代替数据科学家的地方，但估计会看到数据科学家普通推行的更粗略一点的劳动越来越众的主动化，从而能够极大降低坐褥力。

　　但不管如何，AI/ 呆板练习毫不是大数据说明独一值得眷注的趋向。大数据 BI 平台的普通成熟及其日益加强的及时本领也是一个令人兴奋的趋向（如 SiSense、Arcadia Data 等）。

　　正在企业内部，仍旧展示了种种器械来助助跨众个焦点绪能的企业用户。比喻说，发售和营销的大数据操纵通过管理大周围的外里部数据来助助寻找哪位客户或者会采办、续约或者流失，且速率越来越及时化。客服操纵助助天性化效劳。人力操纵助助寻找若何吸引和挽留最好的员工等。

　　特意的大数据操纵简直正在任何一个笔直行业都有展示，从医疗保健（越发是基因组学和药物讨论）到金融、时尚甚至于司法（如 Mark43）。

　　最初，这些操纵良众都是 “大数据原生” 的，自身都是依托正在最新的大数据本事根柢上斥地的，代外了一种客户无须安排底层大数据本事即可行使大数据的风趣办法—由于那些底层本事仍旧是打包的，起码关于特定效用来说是云云的。比喻说，ActionIQ 便是正在 Spark 根柢上斥地的（或者说是 Spark 的一个派生），是以它的客户可以正在营销部分行使 Spark 的威力而不需求我方安排 Spark，这种处境下是没有 “安装线” 的。

　　其次，AI 正在操纵层也有很巨大的存正在。比喻说，正在猫捉老鼠的安详规模中，AI 被广大用来看待黑客，及时识别和反抗收集攻击。昨年仍旧展示了一个 AI 驱动的数字助手行业，增援从使命主动化到聚会打算（如 x.ai）以及购物等简直十足工作。这些处分计划对 AI 的依赖水准纷歧，从简直 100%主动化到 “有人参预” 等处境各不类似，然而能够显着的是，人的本领正在 AI 助助下取得了加强。

　　最初，这些操纵良众都是 “大数据原生” 的，自身都是依托正在最新的大数据本事根柢上斥地的，代外了一种客户无须安排底层大数据本事即可行使大数据的风趣办法—由于那些底层本事仍旧是打包的，起码关于特定效用来说是云云的。比喻说，ActionIQ 便是正在 Spark 根柢上斥地的（或者说是 Spark 的一个派生），是以它的客户可以正在营销部分行使 Spark 的威力而不需求我方安排 Spark，这种处境下是没有 “安装线” 的。

　　其次，AI 正在操纵层也有很巨大的存正在。比喻说，正在猫捉老鼠的安详规模中，AI 被广大用来看待黑客，及时识别和反抗收集攻击。昨年仍旧展示了一个 AI 驱动的数字助手行业，增援从使命主动化到聚会打算（如 x.ai）以及购物等简直十足工作。这些处分计划对 AI 的依赖水准纷歧，从简直 100%主动化到 “有人参预” 等处境各不类似，然而能够显着的是，人的本领正在 AI 助助下取得了加强。

　　从良众方面来看，咱们已经处正在大数据外象的早期成长阶段。虽然仍旧花费了数年年光，但裁汰根柢步骤来存储和管理大周围数据还只是第一阶段。AI/ 呆板练习仍旧成为大数据操纵层的一股迅猛趋向。大数据与 AI 的连结将会推进良众行业的惊人更始。从这个角度来说，大数据的机遇也许要比大众联思的还要大。

　　然而，跟着大数据连续走向成熟，这个术语自身或者会磨灭，或者变得过度时乃至于没有人会再操纵这个词。这便是告捷赋能本事令人讥笑的运气归宿—因为本事的广大鼓吹，然后抵达无所不正在的田产，末了被人熟视无睹。

　　1）因为不或者把大数据的通盘公司都列到图外上，是以咱们只可遵从必然规矩筛选部门公司出来，筛选规矩一是举行过 1 轮或众轮 VC 融资的始创企业，二是把少许咱们稀少感兴致的较早期始创企业列进去。

　　PS：正在大数据后台，回答“大数据疆土”可下载Matt Turck一经宣布的通盘大数据疆土高清版本（从2012年的v1.0到预测2016)。

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