有关大数据的一切——技术、产品、市场、应用、以及期望——正在被重新定义。2018年将是大数据完全嵌入商业版图的一年。
大数据的科学实践的阶段已经过去。经历了痛苦的尝试和失败，企业已经从大数据实践中积累了必要的经验，并将其转化为商业价值。虽然水平方法依然重要（如数据湖和定制分析管道），但是通过API和应用程序访问，这类更加易于开发的在线业务使大数据技术的价值剧增。
大数据将会成为所有数据业务的推动者，并成为其重要的特征——这是我们关于大数据的首要预测。
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获取新的数据源
数据业务通过差异化利用数据来增加和保留客户。这意味着除了网络和移动应用之外，企业必须从有新的数据源，如从物联网和其相关的技术设施获取数据。这类的新型数据与传统方式获取的数据完全不同。
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流数据将成为批处理和请求/响应的主流。流数据大多来自传感器，或是源自网络和移动端的交互。数据不再来自最终用户的表单输入。除此之外，大部分数据的持续流动，需要与用户的输入过程或周期性批处理过程互不影响。
从数据中创造新的价值
企业获得新型数据，就需要从这些数据中挖掘价值。商用软件成为供应商与客户联合开发的起点。
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机器学习的重点将从工具转变为开发者准备的API。以技术为中心的公司拥有很强的的数据科学能力。大多数企业将认识到，构建定制的机器学习模式已超出了他们的能力范围。相反，这些企业将专注于建立基于API的应用程序，以预先培训的技术供应商提供的模型。
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受限于进入市场要求，开源业务模型差异化变小。支持软件工具和平台价值链的商业模式仍未得到证实。这个领域还没诞生像Red Hat这样成功的开源厂商。企业软件还需要将高额成本投入销售团队建设来推动大范围部署。开源已经降低了定价，但是很少有新兴厂商有足够大的产品线来支持直销。
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基于数据的制定
代理系统使用机器学习自动运行或决策，以驱动新的业务结果。从效率角度考虑，代理系统建立在遗留系统的记录上。然而，构建和销售新的应用程序将与传统的应用程序有很大的不同。支持他们的基础设备也截然不同。
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封装的企业不再完全封装。在研发方面，代理系统更像是供应商和客户之间的半定制联合开发。在市场方面，供应商将越来越多地与客户一起销售应用程序。这种合作将结合这些高度专业化解决方案的技术和领域专门知识。
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机器学习可以使新一代itops和APM对SLA永远支持。除了代理系统之外，网络和移动应用也不能再以来传统的劳动密集型管理流程。仅这两项要求将驱动IT操作和应用程序性能管理纳入机器学习。这种管理基础设施将成为机器学习的第一个横向应用。
Wikibon的2018年大数据预测：
一、在2018年，超过五成技术领先的消费科技公司会选择流式数据板作为他们应用的单一真实源。流数据将加入批处理和请求/响应编程成为第三种主流编程模型。
二、机器学习的热潮甚至将超过大数据，在2018年非技术的领先公司将因机器学习的业务壁垒陷入困境。这些企业会意识到，数据科学人才的稀缺会导致他们不能从零构建自身的机器学习应用。相反，他们会从自建模型转向从开发者准备好的接口使用公有云供应商预先训练好的模型。
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三、2018年，开源软件供应厂商将以并购和整合的形式开始合并。
四、50年来，应用开发商销售给客户的软件包之间并没有太大差异。2018年，应用开发商将意识到这些约定不再有效。促进销售效率的最直接方式是将高额成本投入销售团队的建设。在2018年，以往供应商们的这些认知将不再有效。
五、2018将是IT运营和APM成为机器学习首次大规模广泛应用的年份。
Action Item
代理系统将为新的业务开辟道路，甚至为主流企业提供新的商业模式。但这些企业需要真实评估他们的数据能力。几乎没有企业可以自己构建新的应用程序。他们需要技术供应商作为他们的合作伙伴。主流企业必须谨慎地对待开源工具和未经证实的平台供应商。最后，主流企业和技术供应商都必须部署基于机器学习的ITOps和APM基础架构，以支持永不停机的响应式应用程序。