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“大数据”是在2013年被用滥了的词汇，但实际上，由于数据量缺失、大数据清洗和分析能力不足，以及数据可视化瓶颈等问题，“大数据”一直未能迟迟落地。而在最近，随着基础设施的发展，意味着大数据的发展又走到新的一个临界点。系统软件供应商SoftwareAG的GaganMehra，在Venturebeat网站阐述了他对于大数据接下来发展的认识，他认为更快地数据处理、更可靠地数据质量，以及给更加细分的应用市场，是大数据2.0时代的重要特征。
更快的数据处理速度
由于数据量指数型增长，使得对于数据的快速分析的需要已经变得比以往任何时候都要迫切。几乎每家大数据厂商，都想要兜售比别家处理速度更快的产品。Hadoop发布的新品Hadoop2.0/YARN，几乎能实时分析数据。而下一代大数据的计算牵引框架ApacheSpark，它的速度比Hadoop快100倍。硅谷风险投资机构AndreessenHorowitz，已经以1400万美元的价格，领投了一家以ApacheSpark为业务核心的初创企业Databricks。不久前，亚马逊也上线了实时流数据服务Kinesis，来帮助没有数据处理能力的公司解决这一问题。
许多分析供应商都已经认识到了数据处理速度的重要性，并建立了能够每秒处理TB数据的产品。传感器数据分析、物联网在工业和消费级市场快速发展的势头，驱动了这次变革。比如一家企业的传感器，能够每秒产生出数百次的事件，实时处理这些数据难度很高。特别是当实时处理的传感器数据，激增到一天5TB的时候，速度，就成了尤为关键的指标。
同时，尽管数据存储成本已经累年下降，但数据存储的费用还是不小的一笔支出。部分商家相比存储完整数据流而言，更倾向于保存过滤掉噪音的数据。
智能清洗“垃圾数据”
在本就难以计数的数据量继续以指数模型激增时，对于数据质量的强化，便摆上了许多数据供应商的议程。换句话说，在庞大数据面前，即使计算机能够高效的处理它们，但大量无用的“垃圾”数据，只会给系统带来负担，并增添存储、主机等设备成本。这就需要数据处理过程中，根据特定的规则和参数，对涌进数据流进行“清洗”和分析，并自动决策该去处理哪些数据，这一切不再需要人工去干预。
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