Wikibon：2019年大数据分析市场将更加动荡
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2018年，AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到，风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio，在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality，在B轮融资中获得6000万美元)，，和云对象存储(例如Cloudian，在E轮融资中获得9400万美元)。 展望未来，这一趋势将持续下去，但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础，正如20世纪70年代以来的关系数据架构。 商业智能将全面拥抱AI和内存 人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中，商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析，这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。 2019年，越来越多的商业智能厂商将深度集成AI，自动从复杂数据中提取预测见解，同时在解决方案中提供丰富的功能，提供便捷的自助服务和最佳行动的指导，这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出，这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。 说到AI在大数据分析市场几乎所有方面都发挥着越来越重要的作用，让我们来看看2018年的这些融资事件吧： žAI初创公司从风投那里得到了惊人的资金——预计仅美国AI初创公司就得到了1000亿美元资金，其中大部分资金都投给了创新的AI硬件加速提供商。 去年规模最大的种子轮融资中很多都是发展有一段时间的人工智能解决方案提供商，包括AI自动化工作台初创公司DataRobot，在D轮融资中获得1亿美元;自动数据准备公司Tamr，在D轮融资中获得1800万美元;AI DevOps数据隐私控制公司Immuta，在B轮融资中获得2000万美元。
大数据分析的另一个主导趋势是内存架构，这就解释了为什么2018年MemSQL以内存交易分析技术在D轮融资中获得了3000万美元，InfluxData以使用时间序列数据库实时监控性能技术在C轮融资中获得了3500万美元，以及Actian凭借知名的内存混合交易/分析平台被股权公司HCL收购。 边缘计算从根本上改造了数据库架构 我们所了解的数据库正在被解构并重新组装，用于面向边缘的部署。 大数据分析市场的大部分发展都是面向边缘的、流式、动态的数据架构，这些架构不一定依赖于庞大的存储架构。这就解释了为什么我们在2018年看到可扩展的机器数据存储、处理和分析(CrateDB，A轮融资获得1100万美元)和流数据管道集成、监控和管理(StreamSets，C轮融资获得2400万美元)公司都获得了融资。 Wikibon预测，2019年企业将部署流媒体平台，推动低延迟DevOps管道，不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。 未来几年，颠覆性的新数据平台将进入市场，结合流媒体、内存和区块链功能。这些新的分布式数据平台中有很多将是针对连续的AI DevOps管道进行优化的，这些管道需要低延迟、可扩展和自动化的数据接收、建模、训练、以及服务于边缘设备。这些分析管道功能的无服务器接口将成为标准配置，并辅以有状态流结构，支持新兴5G宽带无线网络中边缘设备中的内联推荐引擎、下一个最佳动作和其他事务工作负载。 【编辑推荐】
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