数据平台一段旅程过去，今天和未来

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数据平台一段旅程过去，今天和未来

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-26

这是瀑布式应用程序开发和客户端-服务器体系结构的时代
数据是结构化的，通常是严格的，部署由昂贵的存储和计算支持，换句话说，这是传统软件供应商的时代，以SQL作为主要语言向企业IT销售专有软件。业务知道，IT是一个成本中心，可以衡量数据的投资回报率，这个时代建立在网络规模先驱者推动的敏捷运动的基础上，数据表明新的石油和流动性至关重要，云部署尚处于起步阶段，出现了一种完全不同的数据体系结构–基于商品硬件，廉价的存储，并专注于规模。

这个时代见证了在开源运动下许多NoSQL解决方案的兴起
跨移动，物联网和SaaS等用例的数据源激增，供应商开始大力宣传AI / ML，以进一步尝试从数据中挖掘价值，云原生堆栈（从2010年中期到2020年）– SQL追溯了时代应用程序开发已转移到基于DevOps的微服务领域。数据货币化是真实的，并且云部署得到了加速。数据平台对这些变化迅速做出了反应。AWS一路领先，并证明了客户关心使用的简单性和敏捷性，而不是使用自己喜欢的开源玩具来解决他们的积分问题。公有云的采用已成为主流，而多云部署是企业IT的真正需求。

这个时代在开放源代码狂潮统治下，SQL再次成为国王，并且优先考虑在AI / ML宣传之外提供数据驱动的影响
下一个前沿–融合带来的简单性和性能，流行病使数据成为转换的途径的世俗观念已经激增，这种结果将由两个方面驱动：一个方面是重新考虑过去的约束，另一个方面是机会，BI之间严格界限的系统约束开始消失。机会在于从头到尾重新构想一个可以推动AI / ML对生产产生影响的数据平台。换句话说，数据分析师如何在几周内单手将ML模型投入生产？

尽管跨代的数据体系结构可以响应应用程序的需求

数据敏捷性和部署选择，但它们却被隔离到BI领域，供应商强化了这种孤立的心态，这就是为什么将数据在企业内部的影响视为未兑现的承诺。

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