TechTarget特邀编辑。毕业于北京邮电大学网络技术研究院。熟悉软件开发测试的各个环节和流程，对操作系统，数据库，计算机网络等有较为深入的理解。现就职于中国电子科技集团公司下属研究所，从事软件研发工作。热衷于英文的学习交流，平时喜欢户外运动，音乐，电影。
数字业务转型似乎是SAP的几乎所有产品的核心，因为供应商努力将SAP HANA，特别是S / 4HANA定位为企业数字化转型的核心。
QlikView和Qlik Sense这两款主要产品都运行在Qlik的专有数据引擎上，它连接到数据存储并在内存中保存数据。这允许用户通过拖放界面应用可视化和操作仪表板，而不必编写代码来操作数据。
Amazon Web Services准备尝试扩展云计算龙头地位，继续充实其数据基础设施，这次使用的是新的查询服务。
新兴的NoSQL数据风格促使创新的应用程序快速发展，但NoSQL同时也带来了挑战。NoSQL系统能够快速投入生产，有时甚至根本不用创建任何的前期模式。
Microsoft Azure之类的云正努力将部署简化，但这和端对端大数据分析应用程序的实现以及将其在云上运行一样困难。
Spark的最开始的名片是它能比MapReduce更快地运行批处理应用程序，而其编程环境和执行引擎是嵌入在Hadoop原始版本中的。
虽然Spark自身还有待完善，但由于在批处理应用性能方面的优势，Spark正在逐渐将MapReduce边缘化，该数据处理引擎的使用正在快速增长。
物联网（IoT）分析和认知计算这对大数据的流行观点带来了挑战，而且这也要求那些分析专家重新对他们的做法进行评估。
即便进入Hadoop时代已经有些年头了，但将任务迁移至分布式平台并非易事。能够找出哪些任务在不给大量开发人员带来麻烦的情况下进行迁移，有助于数据管理人员做出最佳选择。
如今，90%的企业在使用某种形式的描述性分析，它包括的方法有挖掘历史数据和提取实时流的有用因素来对数据进行诠释。
