​大数据应用场景仍呈现单一化，数据挖掘或成后续主流

大数据应用场景仍呈现单一化，数据挖掘或成后续主流

大数据技术应用开始普及，但应用场景仍相对单一

本次调研数据显示，近八成企业在进行大数据相关的开发和应用，这一比例与 2017 年基本持平，没有太过长足的发展。

在具体应用上，目前 61% 的企业对大数据的应用仍更多地体现在统计分析、报表及数据可视化上，占比为 61%，数据应用场景相对单一。用户画像建模、个性化推荐与精准营销、机器或设备数据实时监控、告警与运维管理次之，分别占 34% 和 32%。

Spark、Redis 和 Kafka 正在成为企业大数据平台通用技术组件

Apache Spark 是一个处理大规模数据的快速通用发动机，可以提升 Hadoop 集群中的应用在内存和磁盘上的运行速度，还可以为大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。在本次调研中，Spark 是使用最普遍的大数据平台组件，使用率达到 45%，而 MapReduce 使用率仅为 23%。

分布式文件系统 HDFS 作为核心组件之一，使用率也达到了 38%。企业对大数据平台应用最多的场景是统计分析、报表生成及数据可视化，30% 企业使用 ELK（ElasticSearch + Logstash + Kibana）实时日志分析平台。

基于以上，前饿了么大数据平台总监毕洪宇表示，在大多数开发者看来“大数据实现了更智能的决策，提升了运营效率”，因此统计分析、报表生成及可视化、个性化推荐与精准营销仍是应用主流。

但在落地障碍方面，报告显示“如何做大数据应用规划”超越“缺乏大数据技术人才”成为首位——也就是说经过 2018 年的发展，开发者的关注点正逐渐从大数据技术更多转移到落地数据应用、发挥数据价值方面，因此数据挖掘相关的技术和产品将会有更多的提升。

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