除了 Spark 以外，还出现了其他的一些令人兴奋的框架，比如 Flink、Ignite、Samza、Kudu 等 ，这些框架的发展势头也很好。一些思想领袖认为，Mesos(数据中心资源管理系统，把数据中心当作一台大计算资源池进行编程)的出现也刺激了对 Hadoop 的需求。
即便在数据库的世界里，新兴的玩家似乎也越来越多。多到市场已经难以承受的地步，这里发生了很多令人兴奋的事情，从图形数据库(如 Neo4j )的成熟，到专门数据库的推出(如统计时序数据库 InfluxDB)，乃至于 CockroachDB 的出现(受 Google Spanner 灵感启发诞生的融合了 SQL 与 NoSQL 长处的新型数据库)。数据仓库也在演变(如云数据仓库 Snowflake)。
大数据分析下一步的趋势是什么?
大数据分析过去几个月出现的一股趋势是，越来越关注利用人工智能(形式和风格各异)来帮助分析大规模的数据，从而获得预测性的洞察。
其实最近出现复兴的 AI 很大程度上算是大数据的产物 。深度学习(最近受到关注最多的 AI 领域)背后的算法基本上是几十年前就诞生了的，但直到最近能够以足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后才发挥出了它的最大潜能。AI 与大数据之间的关系如此紧密，以至于业界专家现在认为 AI 已经令人懊恼地 “与大数据陷入了热恋当中”。
不过反过来，AI 现在也在帮助大数据实现后者的承诺。分析对 AI/ 机器学习越来越多的关注也符合大数据下一步演进的趋势： 现在数据我都有了，但究竟从中能得到什么样的洞察呢? 当然，这件事情可以让数据科学家来解决，从一开始他们的角色就是实现机器学习，否则的话就得想出模型来发现数据的意义。
但是机器智能现在正在逐渐发挥辅助数据科学家的作用—只需要倒腾数据，新兴的产品就能从中提炼出数学公式(如 Context Relevant)或者自动建立和推荐最有可能返回最佳结果的数据科学模型(如 DataRobot)。一批新的 AI 公司提供的产品能够自动识别像图像这样的复杂实体(如 Clarifai、Dextro)，或者提供强大的预测性分析(如 HyperScience)。
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。