现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。2015年，大数据足足火了一年，也让更多的人知道了大数据的无限价值。那么，2016年大数据技术将迎来怎样的发展态势呢？预计机器学习、实时数据即服务、算法市场以及Spark等等都将成为发展热点。
首席数据官全面崛起
随着企业努力克服由变化带来的冲击，同时需要立足于数字化时代与竞争对手进行对抗，相信将有更多企业将关注重点放在新的高管职位——首席数据官(简称CDO)身上。而这类角色也将成为推动业务发展战略的中坚力量。不过从长远角度看，这一职能角色的可行性尚存在疑问。某些类型的企业，例如数字原住民，可能无法通过任命CDO获得回报。
支撑业务用户
受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响，市场需要更多分析师及数据科学家补充进来，并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。据悉，微软与Salesforce双方各自公布了此类方案，旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。
智能化嵌入
无代码编写要求的应用已经成为企业需要重视的一种可行方案，旨在简化业务用户获取所需信息的流程。不过还将有另一些成果不断涌现，即在企业内各应用程序中直接嵌入分析功能。IDC公司预测称，到2020年将有半数商业分析软件包含以认知计算功能为基础的规范性分析能力。而从宏观角度来看，“自主性主体与方案”将成为另一大新兴趋势，目前已经出炉的相当方案包括机器人、自动驾驶车辆、虚拟个人助手以及智能顾问等等。在未来五年当中，我们将迎来所谓后应用时代，届时各智能化主体将带来动态及背景关联行为及接口。
人才短缺问题能得到缓解
2015年，是大数据快速发展的一年，但也是大数据人才最为短缺的一年，新思界产业研究中心
市场调研数据显示，72%的全球领先企业都很难招聘到合格的数据科学人才。而随着企业逐步采取新型战术思路，和2015年长达一年的人才培养，大数据科学人才短缺的问题可能会在2016年年内得到缓解。
机器学习迎来上扬态势
所谓机器学习，可以理解为创建相关算法以帮助计算机通过经验实现学习，而其也成功吸引到了众多希望利用自动化手段取代以往人工处理流程的企业的高度关注。机器学习将在2016年当中成为“数据准备与预测分析工作的必要前提”，这样一来，机器学习也将随着大数据的火热而备受人们重视，由此，机器学习2016年将迎来上扬态势。
人人都爱Spark
在大数据分析工作中，Spark的崛起速度惊人，未来，Spark将作为SQL的补充性方案，为分析师提供额外的结论获取途径，例如实现图形分析流并帮助开发人员利用自己所熟悉的语言对企业数据库内的数据流进行查询。Spark地位的重要性也决定了2016年将是Spark备受欢迎的一年。
数据即服务业务模式即将出现
IBM公司刚刚收购了Weather公司，而获取后者数据、数据流以及预测分析方案的实质在于着眼于未来。数据的重要性已经能够将其价值化，现在已经有企业将数据流即服务打包成为新的业务模式推向市场，也有一部分企业着眼于相关软件包并出售自己的数据。
算法市场的兴起
随着大数据的不断发展，大数据的普及会让企业们都越来越重视大数据的应用，然而，他们也会逐渐发现，与其自行开发各种算法，不如通过市场购买，而后直接向其中添加数据即可，但是这些算法总要有人提供，于是，算法市场编由此兴起。
新思界产业研究中心行业分析师表示，大数据产业在2015年得到了长足的发展，2016年依旧是大数据的繁荣之年，随着发展的不断深入，大数据会应用到更广泛的领域，会催生更多的行业和岗位，会引出更多的商业模式，会激发更多的新技术诞生。总之，2016年，是大数据无限遐想的一年。
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