2022 年下半年數據與人工智慧技術預測

根據我們在 2022 年到目前為止的情況，Datanami 有信心在今年餘下的時間裡做出這五個預測。

資料可觀察性持續運行

今年上半年對於資料可觀察性來說意義重大，這讓客戶可以更好地了解資料流的情況並制定相關指標。隨著數據對於決策變得越來越重要，該數據的健康和可用性也變得越來越重要。

我們看到許多數據可觀察性新創公司獲得了數億美元的風險投資，其中包括Cribl（價值1.5 億美元的D 輪融資）；蒙地卡羅（D 系列價值1.35 億美元） ；Coralogix（D 系列價值1.42 億美元）；和別的。其他製造新聞的公司包括推出元數據指標的Bigeye；StreamSets，被Software AG以 5.8 億美元收購；IBM上個月收購了可觀察性新創公司 Databand 。

這種勢頭將在 2022 年下半年繼續，因為越來越多的數據可觀察性新創公司走出困境，現有的新創公司尋求鞏固其在這個新興市場中的地位。

即時資料彈出

即時資料多年來一直處於次要地位，服務於一些小眾用例，但實際上並未在常規企業中廣泛使用。但是，由於過去幾年的新冠疫情和相關的商業計劃重組，即時數據進入主流科技圈的條件現在已經成熟。

「我認為串流媒體終於發生了，」 Databricks執行長Ali Ghodsi 在最近的Data AI 高峰會上表示，並指出該公司基於雲端的數據平台上的串流媒體工作負載增長了2.5 倍。 「他們有越來越多的 AI 用例需要即時。」

記憶體資料庫和記憶體資料網格也準備從即時復興中受益（如果是這樣的話）。 RocksDB是一個快速分析資料庫，它增強了 Kafka 等基於事件的系統，現在有一個名為 Speedb 的替代品。 SingleStore在一個單一的關係框架中結合了 OLTP 和 OLAP 功能，在上個月的一輪融資中達到了 13 億美元的估值。

還有StarRocks ，它最近獲得了基於Apache Doris的快速新OLAP 資料庫的資助；Imply於5 月完成了1 億美元的D 輪融資，以繼續其基於Apache Druid 的即時分析業務； DataStax將Apache Pulsar 加入其Apache Cassandra 工具包中，籌集了1.15 億美元用於推動即時應用程式開發。 Datanami預計這種對即時數據分析的關注將持續下去。

監管成長

GDPR生效已經四年了，讓大數據用戶受到關注，並加速了資料治理作為負責任資料計畫的必要組成部分的興起。在美國，監管資料存取的任務已經落到各州身上，加州在 CCPA 方面處於領先地位，它在許多方面模仿了 GPDR。但更多的州可能會效仿，這使美國公司的資料隱私等式變得複雜。

但 GDPR 和 CCPA 只是法規的開始。我們也處於第三方 cookie 的消亡之中，這使得公司更難追蹤用戶的線上行為。谷歌決定將其平台上第三方 cookie 的終止時間推遲到 2023 年 1 月 1 日，這給了行銷人員一些額外的時間來適應，但來自 cookie 的資訊將難以複製。

除了資料法規之外，我們還處於關於使用人工智慧的新法規的風口浪尖。歐盟於 2021 年推出了人工智慧法案，專家預測它可能會在 2022 年底或 2023 年初成為法律。

資料表格式之戰

一場經典的科技大戰正在形成新的資料表格式，這將決定資料如何儲存在大數據系統中，誰可以存取它，以及用戶可以用它做什麼。

最近幾個月， Apache Iceberg作為資料表格式的潛在新標準獲得了熱潮。雲端資料倉儲巨頭Snowflake和AWS今年年初出來支援 Iceberg，後者提供交易和其他資料控制，並從 Netflix 和 Apple 的工作中脫穎而出。前 Hadoop 經銷商Cloudera在 6 月也支援了 Iceberg。

但是 Databricks 的人們提供了 Delta Lake 表格式的替代方案，它提供了與 Iceberg 類似的功能。 Apache Spark 支持者最初以專有方式開發了 Delta Lake 表格式，這導致指責 Databricks 為客戶設定鎖定。但在 6 月的資料 AI 高峰會上，該公司宣布將把整個格式都開源，讓任何人都可以使用它。

在洗牌中迷失的是Apache Hudi，它還提供了資料的一致性，因為它位於大數據儲存庫中並且可以被各種計算引擎存取。 Onehouse是一家由 Apache Hudi 的創作者支援的企業，今年稍早推出了一個基於 Hudi 的 Lakehouse 平台。

大數據生態系統喜歡競爭，因此在 2022 年剩餘時間裡觀察這些格式的演變和競爭將會很有趣。

語言 AI ​​繼續令人驚嘆

人工智慧的前沿逐月變得越來越鋒利，而今天，人工智慧的矛頭是大語言模型，它越來越好。事實上，大型語言模型已經變得如此出色，以至於 6 月的一位Google工程師聲稱該公司的 LaMDA 會話系統已經變得具有感知力。

人工智慧還沒有感知能力，但這並不意味著它們對企業沒有用處。提醒我們，Salesforce有一個名為 CodeGen 的大型語言模型 (LLM) 項目，該項目旨在理解原始程式碼，甚至以不同的程式語言產生自己的程式碼。

上個月，Meta（Facebook 的母公司）推出了一個可以翻譯 200 種語言的大型語言模型。我們也看到了透過 BigScience 大型開放科學開放存取多語言語言模型或BLOOM等計畫使 AI 民主化的努力。

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