不是另一个2017趋势预测博客，对吧？好吧，大数据前景如何，你会注意到，在这一点上，我关注的三个趋势与其说是预测，不如说是现实。考虑到这些话题几乎肯定会在2017年成为相关话题，我想从业务角度、SAP数据库和数据管理小组以及我个人的观察中提供一些观点。

NoSQL成为通用数据库的一个特点

随着市场的增长，它将引领关系数据库和NoSQL供应商也将采取多种模式的方法来扩大他们的可寻址机会。尽管NoSQL数据模型已经开启了新的可寻址机会，但从收入角度来看，能够处理广泛用例的通用数据库仍然主导着市场格局。作为证据，领先的关系数据库供应商已将NoSQL模型添加到其产品组合中以保持竞争力；我们也看到类似的领先NoSQL供应商添加了其他模型以扩展其适用性。

今天，这些多模型组件主要是不同的，但是，返利商城，我们可以预期会有收敛和集成，北京大数据公司，至少在管理和管理层面上，随着供应商逐渐定位统一的多模型数据平台，

智能开发组织将在今天投资NoSQL，以在未来几年获得收益。

机器学习扩展到高级分析之外

毫无疑问，您听说过机器学习或计算机能力不经过明确编程就学习。我们已经把它看作消费者了——你的手机已经可以根据你之前发送的信息预测你的文字输入了。这将如何影响企业？主要：它将成为每个数据平台的核心组件。正如SAP自己的首席创新官Juergen Mueller所解释的，"以我们看待电的方式来思考机器学习：没有电的世界很难想象。"机器学习（ML）是由计算能力和大数据可用性的进步推动的。因此，将ML应用于预测分析算法之外的更广泛的数据驱动应用变得可行。除了一个独立的算法平台服务外，ML还被用来使现有的数据和分析工具更加智能化（如智能数据发现、准备、质量、可视化）。更多的证据表明，主要平台供应商已经在其平台上添加了ML服务，并正在创建各种智能数据和分析工具供组织使用。

2017年，机器学习（ML）和认知计算将在数据平台市场上留下不可磨灭的印记–ML让事情变得更智能，认知计算使事物更易于使用。我们只能猜测市场将如何发展，但有些事情告诉我，由于这些进步，10年后的商业和消费格局将大不相同。

数据将转变为可交易资产

以前有人说过，我强调得不够多–我们生活在一个数据爆炸的时代。我可以把统计数据到处乱扔，但我们都知道，大多数公司拥有的数据比他们知道的要多，而且他们没有充分利用这些数据发挥自己的优势（例如，通过发现趋势和制定预测）。随着越来越多的数据堆积，这个问题只会变得更糟。

组织开始了解其内部专有数据集的潜在商业价值，并将越来越多地寻找将其作为盈利资产进行货币化的方法。对于掌握数据的智能组织来说，明智的做法是将自己的内部数据商业化，云服务器如何，同时利用第三方外部数据增强分析能力。数据代理、专业服务公司、技术供应商和其他专业服务提供商将开始开发有助于实现这一点的服务，数据市场由此而生。企业还将通过使用第三方外部数据来增强其内部分析能力；供应商将通过使用增值内容来区分其数据和分析平台，从而使其与众不同。

这让我们了解我和我的团队看到了什么，大数据时代，以及SAP、其客户和其他企业如何做到这一点确定他们2017年的优先事项。你同意吗？你在外面看到什么？请随时在下面留言或在Twitter或LinkedIn上告诉我您的想法。