同时，随着基于无监督学习的产品的传播和改善，看看它们与数据科学家之间的关系如何演变将非常有趣—将来这两者是敌还是友呢?AI 当然不会很快取代数据科学家的位置，但预计会看到数据科学家通常执行的更简单一点的工作越来越多的自动化，从而可以极大提高生产力。
但不管怎样，AI/ 机器学习绝不是大数据分析唯一值得关注的趋势。大数据 BI 平台的普遍成熟及其日益增强的实时能力也是一个令人兴奋的趋势(如 SiSense、Arcadia Data 等)。
大数据应用：真正的加速
随着一些核心基础设施的挑战得到解决，大数据应用层正在快速构建。
在企业内部，已经出现了各种工具来帮助跨多个核心职能的企业用户。比方说，销售和营销的大数据应用通过处理大规模的内外部数据来帮助找出哪位客户可能会购买、续约或者流失，且速度越来越实时化。客服应用帮助个性化服务。人力应用帮助找出如何吸引和挽留最好的员工等。
专门的大数据应用几乎在任何一个垂直行业都有出现，从医疗保健(尤其是基因组学和药物研究)到金融、时尚乃至于执法(如 Mark43)。
有两个趋势值得强调一下。
首先，这些应用很多都是 “大数据原生” 的，本身都是依托在最新的大数据技术基础上开发的，代表了一种客户无须部署底层大数据技术即可利用大数据的有趣方式—因为那些底层技术已经是打包的，至少对于特定功能来说是这样的。比方说，ActionIQ 就是在 Spark 基础上开发的(或者说是 Spark 的一个派生)，所以它的客户能够在营销部门利用 Spark 的威力而不需要自己部署 Spark，这种情况下是没有 “装配线” 的。
其次，AI 在应用层也有很强大的存在。比方说，在猫捉老鼠的安全领域中，AI 被广泛用来对付黑客，实时识别和对抗网络攻击。去年已经出现了一个 AI 驱动的数字助手行业，支持从任务自动化到会议安排(如 x.ai)以及购物等几乎一切事情。这些解决方案对 AI 的依赖程度不一，从几乎 100%自动化到 “有人参与” 等情况各不相同，但是可以明确的是，人的能力在 AI 帮助下得到了增强。
结论
从很多方面来看，我们仍然处在大数据现象的早期发展阶段。尽管已经花费了数年时间，但减少基础设施来存储和处理大规模数据还只是第一阶段。AI/ 机器学习已经成为大数据应用层的一股迅猛趋势。大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。
然而，随着大数据继续走向成熟，这个术语本身可能会消失，或者变得太过时以至于没有人会再使用这个词。这就是成功赋能技术令人讽刺的命运归宿—由于技术的广泛传播，然后到达无所不在的地步，最后被人熟视无睹。