下一步呢？
不过，我希望未来十年数据和分析以及从事这些领域的专业人士能够摆脱与大数据的任何联系。 中型或统计上可靠的样本同样能够创建令人惊叹的用例，为重要决策提供信息或优化流程。
在摆脱大数据时代对复杂性的关注之后，我期待看 阿根廷电话号码数据 到今天对简单性的关注如何发挥作用。对我来说， 数据科学、关系数据库和商业智能最终应该能够兑现数据驱动团队及其蓬勃发展的文化的承诺。（这很重要，因为数据科学必须可操作化并可供标准数据用户使用，才能避免成为 Hadoop 世界及其深奥沙箱的重复。）
同样，将数据所有权转移给企业将带来真正的变革，这样中央数据团队就不再是项目和应用程序的瓶颈。实现这一结果的有趣可能途径包括打破集中式数据架构，转而采用分布式模型，例如 数据网格 设计。
如今，创建数据应用程序仍然过于复杂，因此行业有必要加快开发工具和技术，使组织能够在没有专业技能的情况下利用数据做更多的事情。与 RPA、AI 和机器学习相关的超自动化趋势都在这方面大有可为，无论是关于我们如何处理数据，还是我们如何利用数据来数字化比现在更广泛的公司流程。例如，我们多久才能创建整个组织的数字孪生，通过它我们可以不断优化流程和运营？
最后，如果要求不过分的话：我希望这是至少 10 年来我最后一次写有关大数据的博客文章。