“2019年，全球大數據產業繼續高速增長，相對其他產業保持了高增長的態勢，我們對大數據產業發展充滿信心。”在1月3日舉行的分享通信尚·5G新商業論壇上，免備案主機，中國信息通信研究院高級工程師閆樹表示。
閆樹表示，2019年全球大數據持續拓展，技術成熟度方面出現了一些演變。例如，美國2019年發布了聯邦數據戰略第一年度行動計劃，底層技術逐步走向成熟。總體來看，大數據產業持續平穩增長，產業發展趨勢向好。
增長迅速的領域，往往伴隨著資本運作。近兩年來，大數據巨頭合并不斷。例如，2019年10月Cloudersa和Hortonworks宣布合并，將影響整個Hadoop的生態；2019年8月，惠普企業收購MapR業務資產。在合規性方面，歐盟GDPR實施了一年，在保護歐盟用戶隱私的同時也爭議不斷。目前美國加州CCPA也開始實施，產業界需要思考如何應對。
第一，算力融合。傳統以CPU為底層的硬件無法面對越來越復雜的數據和越來越多的任務負載，需要通過不同硬件來提升計算效率。而目前越來越多的平臺支持異構計算的能力，給上面的編程人員提供統一接口，用統一的編程語言調用CPU、GPU、FPGA和其他的硬件加速。
第二，流批融合。大數據分為流處理和批處理，最近兩個技術開始融合。比如Flink，提供了可變窗口，窗口小到單條數據的時候就是流計算，把窗口拉大就是批處理，現在很多大型的互聯網公司都在其生產系統中使用，這是一個非常典型的一個方向。
第三，亞洲服務器租用，TA融合。TA融合是指事務（Transaction）與分析（Analysis）的融合機制。Gartner提出混合事務/分析處理（HTAP）的架構，旨在實現在單一數據源上不加區分地處理事務和分析任務。
第四，模塊融合。無論數據中臺還是新型數據基礎設施，本質上都是一站式數據能力復用平臺，將大數據的加工、管理、分析能力沉淀在一個模塊，使得不同的數據接口可以方便使用。
第五，云數融合。近幾年，各大運營商和廠商都推出自己的大數據產品滿足用戶，構建云原生數據產品，使得大數據分析人員只需要專注于數據和業務邏輯即可。
第六，數智融合。一方面，數據為智能提供了養料，大數據使得人工智能和大數據平臺越來越智能；另一方面，我們也在把AI算法用到數據治理上，比如說我們可以做數據的實體識別、自動的分類、全局的數據視圖自動生成等等。
閆樹最后表示，大數據發展已經進入新階段，雖然還面臨著原創技術和產品不足，開放共享水平低等問題，但是在新一代信息技術的共同作用之下，新型數字經濟會朝著更加互信、共享、均衡的方向發展。
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