新冠疫情在2020年初對大數據的應用和普及帶來了不利影響，但也使很多企業加快了他們的數字化轉型計劃，更多的企業開始通過深入數據湖泊的分析來洞察和發現機會。這使他們能夠發現以前無法辨別的趨勢和模式。

但是，全球數字化帶來的海量數據給它們的存儲和分析帶來了挑戰，有時限制了其潛力。隨著各行業領域都迅速采用云計算技術，已經克服了許多障礙。取而代之的是，人們現在看到了更實用、即時和可訪問的商業智能具有的巨大潛力?？紤]到這一點，需要對2022年大數據的主要發展趨勢進行預測。

1.數據湖的采用

隨著新冠疫情加劇了數字化采用，數據湖已經成為企業的一種非常經濟的選擇。遠程工作和混合工作環境的興起增加了對數據湖的需求，以實現更快、更高效的數據操作。隨著微軟、谷歌、亞馬遜和其他科技巨頭積極鼓勵向云平臺遷移，數據湖的采用使其變得更容易、更便宜。

隨著企業遷移到云平臺并專注于云計算數據湖，他們也將轉向將數據倉庫與數據湖融合。創建數據倉庫是為了針對SQL分析進行優化，但是需要一個開放、直接和安全的平臺來支持快速增長的新型分析需求和機器學習，最終將使數據湖成為數據的主要存儲方式。數據湖的采用將持續到2022年及以后，市場規模將從2020年的37.4億美元增長到2026年的176.0億美元，在2021～2026年預測期間的復合年增長率為29.9%。

2.流數據和靜態數據將統一

如今的大數據分析側重于兩個主要來源——流數據以及駐留在數據庫或數據湖中的數據。在2022年，預計這些來源將繼續與流媒體和操作系統融合，從而提供更統一的分析。因此將是改進數據驅動的洞察力，通過使用輕量級分析和改進的預測能力來改進運營決策。

使用數據湖甚至是簡單的數據庫，查詢可能相當復雜，而無需考慮需要采用大量資源來處理的動態數據流。流數據是流動的，因此這些資源需求和不斷增加的數據要求其查詢保持更新。因此，如今對金融市場、供應鏈、客戶分析和維護和維修的預測是有限的，通?；谳p量級的“淺層”數據。

2022年，人們將看到基于云的存儲和應用程序的穩步增長，提供消除資源限制，并取代熟悉的集中式結構的傳統方法所需的彈性。對分布式集群執行分析，并將其他集群上的流數據和操作數據源的結果聚合到一個單一的控制平臺中將成為常態。因此將產生真正全面的預測模型，充分利用數據湖的深層數據和流源的實時數據流。

3.數據共享將變得普遍

除了云遷移的技術優勢(硬件支持、存儲/帶寬限制、備份和安全)之外，最明顯的可能是共享不再以物理方式存儲在企業內部網絡中的數據的能力。企業向第三方提供有價值的數據，這些數據用于戰略、財務甚至合規性，可以簡化供應商和消費者的分銷流程。一個顯著的好處是：以上討論的數據湖/流數據分析現在有了一個新的消費者基礎。無論是首先關注像AWS云平臺這樣的商業化、面向公眾的市場，還是從像Snowflake的內部共享平臺(用于內部部門和一些垂直行業)開始，這種范式都適用于每種方法，并為復雜的多步驟提供了根本性的改進現行制度和政策。云計算提供商將同時提供這兩種數據交換產品，以占領“內聯網和互聯網”數據提供商及其消費者的市場。

4.查詢引擎將變得更智能，無縫適應處理未準備好的數據

通過將機器學習(ML)直接嵌入數據庫，正在加速和改進數據庫優化。這是一個主要用例，因為機器學習可以訪問其最有價值的資源來構建有效模型：大量的匿名數據，在明確定義的結構和場景中。隨著查詢引擎感知需求，人們見證了這種趨勢在創建或刪除索引方面取得了長足的進步，但這僅僅是開始，并將會快速發展。這種趨勢正在越來越多地推動數據存儲和數據消費的分離。下一代引擎將通過基于分析工作負載模式和行為應用動態加速策略(例如緩存和索引)來實現數據存儲和消費之間的這種分離。這場革命背后的理念是“讓引擎工作”。而這種引擎不應期望數據已準備好，而是引擎會根據遇到的數據進行自我調整。隨著客戶發現成本節約和性能提高，這個廣闊的開放空間將成為必備功能，而不是一個很好的功能。

5.預測分析將推動下一代數字應用

當人們開始討論合并從動態數據饋送和數據湖中提取的分析時，需要重新構想對這些見解的訪問。如今，用于“數據講故事”的經典儀表板是基于仔細收集、查詢并收集到報告中以供定期審查的歷史數據。

隨著人們進入2022年，現在將看到儀表板仍在使用中，但提供的內容將是實時的，并且在發生時是動態的，從應用程序代碼中內置的流程中提取。重要的是，所有相關內部部門也將對這些信息的訪問民主化，直接提供給銷售、營銷、質量保證等戰術團隊，而不必由數據部門解析、解釋和分發。通過實時趨勢分析，這些部門可以比當今的長期周期更快地適應和改進。認識到商業價值通常與人們的反應和行為方式有關，而不是簡單地獲利，這種改變游戲規則的預測驅動力是云計算、數據庫和分析領域新進展的一場激動人心的“完美風暴”。

應該清楚的是，2022年將是融合之年。在過去幾年中不斷成熟的幾種技術范式的合并，將創建一個較少劃分、歷史和資源受限的分析生態系統。

受益最多的企業是那些重視根據客戶告訴他們的偏好快速調整流程和服務的能力的公司。