＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp;如今，我们的数据管理功能正在日趋完善，但我们的数据分析功能却相对落后。尽管工具和过程都可用，但是仍然缺少足够的数据科学家。大数据技术的早期采用者指出了有趣的跨行业开发可能性。根据《福布斯》杂志2012年发表的一篇文章，大数据技术的早期采用者主要来自金融服务，电信，制造业（尤其是消费级产品）和政府领域。早期采用者将在初期使用其新安装的大数据基础结构（例如HDFS，MapReduce和NoSQL数据库等）来尝试各种新应用程序。根据Pacific Crest收集的数据，早期采用者经常希望使用这些解决方案来处理数据中心日志信息（包括服务器，路由器和各种IoT传感器），以进行网络分析和IT系统性能监控。在此基础上，许多公司已尝试使用大数据技术来分析财务数据（欺诈检测）和Web数据（情感分析以实现个性化体验）。初步实验对于了解大数据基础架构的好处，潜力和缺点非常重要。但是，根据CapGemini在2014年发布的报告，成功进行水测试的百分比并不高。其失败的主要原因有三个：1）数据分散在多个不同的团队中，因此访问要比原始设计困难。 2）数据放置在旧系统中，这使得将其导出到大数据基础架构非常困难。 3）缺乏统一，清晰的全球数据管理和数据分析计划，使员工难以从数据中提取信息。随着这些问题的解决，我们最近发现成功的案例变得越来越普遍。实际上，全球对大数据基础架构及其附加解决方案的兴趣正在迅速上升。大数据应用程序的兴起，下一步的发展方向在哪里？