1, 클라우드 컴퓨팅 : 분석가들은 빅데이터가 클라우드 플랫폼으로 이동하기를 기대하고 있다. 시장 조사 기관인 포레스터(Forrester)의 부사장이자 수석 애널리시스트인 브라이언 홉킨스는 빅데이터 솔루션을 위한 클라우드에 대한 전 세계적인 지출이 온프레미스에 대한 투자보다 약 7.5배 더 빠른 속도로 발생할 것이라고 예측했다. 퍼블릭 클라우드는 빅데이터의 최우선 과제다.
클라우드의 장점은 빠른 배포, 향상된 보안, 향상된 성능, 빠른 데이터 통찰력, 간편한 사용자 액세스 및 저렴한 유지 관리 비용 등이다.
2. 머신러닝 및 인공 지능(AI) : 가트너(Gartner)의 존-데이비드 러브록 부사장에 따르면 컴퓨팅 파워, 볼륨, 속도, 다양한 데이터 및 심층 신경망의 발전으로 인해 AI가 향후 10년 간 가장 파괴적인 기술이 될 것이라고 한다. AI에서 파생된 글로벌 비즈니스의 가치는 2018년에 70%나 증가해 1조 2,000억 달러(약 1,284조 원)에 달할 전망이다.
3. 데이터 통합 관리 : 비즈니스 인텔리전스 회사 앳스케일(AtScale)이 실시한 설문 조사에 따르면 회사들이 직면한 두 번째로 큰 도전 과제가 바로 데이터 통합 관리 분야였다. 데이터 통합 관리는 정확성, 가용성, 보안 및 데이터 컴플라이언스를 보장한다. 예를 들어 최근 발생한 페이스북과 캠브리지 애널리티카(Cambridge Analytica) 관련 스캔들 때문에 데이터 통합 관리에 관한 우려가 늘어났을 가능성이 있다. 해당 스캔들은 데이터가 제대로 추적되지 않고 고객의 개인 정보가 적절하게 보호되지 않았기 때문에 발생했다.
4. 실시간 분석 : 조직은 실시간으로 데이터를 분석하고 빠른 의사 결정을 내리기 위해 인메모리 기술을 점점 덤 낳이 사용하고 있다. 이 기술은 하드 드라이브 또는 SSD에 저장된 데이터에 더 빨리 액세스하고 데이터 처리 속도를 크게 향상시키는 기술이다.
