Studie: 'Maschinenlernen wird der große Big-Data-Disruptor 2017'

Schlüsselfaktoren 2017 werden voraussichtlich sein:

• Maschinenlernen wird der größte Disruptor für Big-Data-Analytics
  
• Höchste Priorität hat, dass Data Science zum Teamsport in den Unternehmen wird
  
• Das Internet der Dinge sorgt dafür, dass Echtzeit-Streaming-Analytics zur treibenden Kraft wird
  
• Die Cloud sorgt dafür, dass Apache Spark   und Hadoop   sowohl als Konkurrenz als auch als Ergänzung genutzt werden
  
• Sicherheitsüberlegungen treiben die Data-Lake-Governance

Obwohl 2017 wohl vor allem über Maschinenlernen diskutiert werden wird: Die wichtigsten und meisten Anwendungen sieht Ovum 2017 beim Realtime-Streaming entstehen. Open-Source-Techniken werden sich auf breiter Front durchsetzen.

Big-Data-Anwendungen werden voraussichtlich durch die Bandbreiten-Explosion und Smart-Sensor-Technik in einem breiten Anwendungsfeld entstehen, darunter im Location Based Marketing, in Gesundheit und Sicherheit, Einbruchserkennung und in der Instandhaltung und Wartung (Predictive Maintenance).