随着近年来大数据的兴起，数据分析环境和工具上也出现了一些新的变化，使得数据处理和数据分析的界定也不再那么明显，数据人才也被更多的要求数据处理和分析均需擅长，新的分析平台也在不断演进。那么数据处理服务发展趋势是怎样的呢?

　　相对于早期的传统统计处理思维，大数据时代着实给我们带来了新的兴奋点。 在传统统计分析中，尤其对小数据的推断性分析而言， 传统的思想我们很多时候会去考虑P值的大小。 而在大数据时代，这个样本数据量是剧增的，当样本很大时，传统的P值检验显得不再那么重要，转而更多的处理和分析手段， 变成了对目标函数的优化问题。

　　在传统分析中，通常我们会先收集数据，然后人工或半自动化的去进行数据清理，然后采用不同的手段进行分析，然后再后验证结论的有效性，以及测试模拟的效果。而当优化技术和计算机性能的提升，并应用现代IT技术，辅以统计学思想加上数学的发展，使这一切变得更加自动化， 从而能实现实时或近实时的分析，进而帮助我们进入机器学习时代。

　　数据处理服务发展趋势一、开放源码

　　Apache hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。 专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。

　　数据处理服务发展趋势二、内存技术

　　很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。 目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

　　数据处理服务发展趋势三、机器学习

　　随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。 高德纳咨询公司(Gartner)称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。

　　数据处理服务发展趋势四、智能app

　　企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。 在2017年十大战略技术趋势列表中，高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说：“未来10年，几乎每个app，每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。

　　2017-2022年中国数据处理行业市场发展现状及投资前景预测报告表示，不论传统行业，或当下的大数据时代，经验表明数据处理往往在数据分析产业链中占到80% -90% 以上的工时消耗。有的公司更是出于成本考虑，将整体数据处理业务单独外包，使得原始数据缺乏积累和数据管理混乱。这是市场调研行业发展的一个隐患。以上便是数据处理行业服务发展趋势的所有内容了。