认知技术、数据科学会有进展
国 际数据分析研究所(International Institute of Analytics)预测便于嵌入式分析的分析微服务会大行其道。这家独立研究和咨询公司还预测，认知技术、数据科学和数据精选等领域会取得进展。哦，该 组织表示，由于许多大学开设新课程，分析人才危机有望得到缓解。
非数据专业人才也会投身大数据
OLAP- on-Hadoop提供商AtScale公司的首席营销官Bruno Aziza表示，不是数据专业人才的那些人也会积极投身于大数据。他写道：“随着Hadoop变得更容易被非数据专业人才访问，营销人员会开始访问更多的 数据，以便做出更合理的决策。可以借助Hadoop更深入更全面地了解数据，这让营销人员能够洞察消费行为、从而做出决策，并了解客户消费旅程背后的流 程。”
高性能计算渐成主流
存储巨头DDN预测，我们会看到更多的高性能计算技术进入到主 流，特别是由于它涉及存储。该公司表示：“2016年，来自高性能计算行业的存储、数据管理和应用程序加速等技术会继续以更快的速度被利用起来，以满足企 业对性能和规模越来越高的要求，因而会以更快的速度取代传统的IT基础设施。”
开源大数据遍地开花
开 源大数据技术给你留下了深刻印象?Pentaho公司的首席执行官Quentin Gallivan表示，你还没有看到任何实际东西。Gallivan写道：“像Spark、Docker、Kafka和Solr这些很酷的新工具会遍地开 花，这些新兴的开源工具旨在能够对PB级数据进行大规模大批量的分析，它们会从‘青春期’阶段进入到‘壮年期’阶段。”
Spark淘汰MapReduce，拯救Hadoop
RDBMS- on-Hadoop厂商Splice Machine公司的联合创始人兼首席执行官Monte Zweben表示，Spark会淘汰MapReduce，但是会拯救Hadoop。他写道：“MapReduce相当深奥。具有速度慢、批处理的特性，又 加上非常复杂，因而对许多企业来说毫无吸引力。由于速度快，Spark要自然得多，对程序员来说很方便。Spark会给Hadoop注入活力;2016 年，基于Hadoop的项目十之八九会是与Spark有关的项目。”
云厂商发布自己的Spark平台即服务解决方案
Snowflake Computing公司的首席执行官Bob Muglia表示，但是这并不意味着每个Spark项目会涉及Hadoop。“如今，Spark是Hadoop发行版的一部分，与Hadoop有着广泛的 联系。随着Spark独自行动，建立一个独立的、有活力的生态系统，预计这种情况在2016年会发生变化。实际上，可以预计各大云计算厂商会发布各自的 Spark平台即服务(PaaS)解决方案。我们会看到Elastic Spark吗?可能性很大。”
Apache Hadoop将被重置，并非丢弃
Teradata 公司的企业系统总经理Dan Graham表示，企业组织会对Apache Hadoop进行重置处理。“随着Hadoop及相关开源技术跨过收集知识的早期阶段、炒作渐渐消退，企业会对部署的Hadoop按重置键、而不是丢弃， 运用汲取的经验教训，尤其是治理、数据集成、安全和可靠性方面的经验教训。”
主数据管理(MDM)派上用场
杂 物抽屉问题是Hadoop社区面临的最大挑战之一。但根本不用害怕――主数据管理(MDM)派得上用场!Reltio公司的首席执行官兼创始人 Manish Sood写道：“MDM会变得无处不在。长期以来，MDM这门技术只有大公司才用得起，大公司拥有庞大的IT团队，又有硬件、软件和为期多年的实施项目所 需的庞大预算。新一批数据驱动的应用程序会内置MDM作为基本要求。由于同时提供操作功能和分析功能，每个应用程序可靠的数据基础由MDM引擎来支撑。”
Hadoop将处于十字路口
2016 年，Hadoop将处于十字路口，它会往哪个方向走?Altiscale公司的首席运营官Mike Maciag给出了他的预测。“2016年，我们会看到Hadoop行业标准得到巩固。2015年年初，我们看到开放数据平台计划(ODPi)正式启动， 该计划制定了标准，为大数据生态系统的关键项目如何协同运行指明了方向。由于标准化给客户带来的好处变得更加显而易见，ODPi的成员数量在这一年翻番。 我们预计，2016年Hadoop会得到更大的发展和认可，让新的技术和应用程序得以满足由ODPi制定的Hadoop生态系统标准。”
物联网2.0出现
Zebra Technologies公司预测，我们会看到物联网2.0出现。“物联网市场会由过去的闭源、专有的第一代解决方案，变成更成熟、基于行业标准、可灵活适应的解决方案。借助开源方法，企业组织能够从数量更多的服务提供商及其各自的API当中作一个选择。”