为什么Gartner公布的2016新兴技术的技术成熟度曲线都跟“数据”有关_大数据文摘_传送门
为什么Gartner公布的2016新兴技术的技术成熟度曲线都跟“数据”有关
大数据文摘
选文|姚佳灵
翻译|佘彦遥
校对|丁雪大数据文摘作品，转载具体要求见文末◆ ◆ ◆导读每一年，Gartner都会发布《新兴技术的技术成熟度曲线报告》（the Gartner Hype Cycle forEmerging Technologies）。今天，它发布了2016年度的报告。去年，Gartner放缓了对于大数据的期待，预测还需要另外5到10年，才会达到生产力高峰期。今年，Gartner终于加入了如区块链与机器学习这样的“新兴”技术。让我们一起来看看2016年的新兴技术成熟度曲线，解读其中的含义。为了获取竞争优势，Gartner列出了组织需要追踪的三个重要技术趋势。 ◆ ◆ ◆1. 有知觉的智能机器年代 Gartner将“通用机器智能”作为一种创新触发器（Innovation Trigger）加入到今年的技术成熟度曲线中，并预期需要十多年才能达到生产力高峰期。当然，机器智能并不是什么新鲜事物，但那是非常具体化的机器智能，比如，一个机器可以特别擅长某个简单任务。可通用机器智能是不同的，需要极大的计算能力和近乎无限的数据，这是它需要更久的时间实现的原因。它也叫强人工智能（Artificial General Intelligence），是一个与“思考机器”的发展有关的新兴领域，而“思考机器”的智能将与人类的相当。 ◆ ◆ ◆2、平台革命 由于新兴技术、新的组织结构正在出现，其中平台组织最被看好。平台组织是那些保持独立，但借助（新兴）技术帮助组织成员从规模经济中获益的组织。如Uber、AirBnB和阿里巴巴就是这种新型组织的典型。这些基于平台的商业模型可以轻松地采用新技术，并从快速变化的环境中获利。Gartners所指的新兴技术，是区块链（Blockchain）、物联网平台（IoTPlatform）、量子计算（Quantum Computing）和软件定义存储（Software-DefinedAnything）作为平台革命背后的驱动力量。 ◆ ◆ ◆3、透明沉浸式体验（Transparently Immersive Experiences） 由于新兴技术，人、物、商业之间的界限变得透明，将导致一个更加沉浸式的关系。如AR/VR、脑机接口（Brain-ComputerInterface） 、4D打印或立体显示（Volumetric Display）正在改变人们、组织和事物之间的相互作用。消费者如何想或希望体验你的产品及服务，会因为这些技术而受到大幅度的挑战。 即使新兴技术的成熟度曲线每年都在改变，但在所有这些新兴技术中都有一个共同点。它们产生数据，而且很多。组织需要准备好面对这股数据洪流的到来，需要准备好算法与技术从中采取行动。只有当它们能够从这些新兴技术中获益时，才能创造出竞争优势。 来源：/read/2016-hype-cycle-emerging-technologies-about-data/2243?utm_source=Datafloq%20newsletter&_campaign=d202af91c9-Datafloq_newsletter_8_29_2016&_medium=email&_term=0_655692fdfd-d202af91c9- ◆ ◆ ◆编译团队介绍大数据后台回复“志愿者”加入大数据文摘◆ ◆ ◆往期精彩文章推荐，点击图片可阅读[干货] 一个数据科学家的新年计划数据科学工具包（万余字介绍几百种工具，经典收藏版！）天龙八部：一张图告诉你如何8步炼成数据科学家
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Gartner发布2014年新兴技术成熟度曲线报告
关键字：Gartner 新兴技术
　　Gartner最新发布“新兴技术成熟度曲线报告”，报告以数字化的发展蓝图为主题，并指出如何在正确的时间选择并采用正确的技术将是企业能否成功转型为数字化商业模式的关键所在。
　　Gartner的“2014年新兴技术成熟度曲线报告”，从市场成熟度、商业利益与未来方向等角度，为企业中负责制定战略计划的人员评估了2000多种技术(共划分为119个领域)。今年新加入的成熟度曲线包括数字化工作场所(digital workplace)、联网家庭(connected homes)、企业移动(enterprise mobile security)、3D打印以及智能机器。
　　“新兴技术成熟度曲线报告”是业界历史最悠久的年度成熟度曲线报告，主要针对技术与趋势提供跨产业观点，让企业战略规划人员、首席创新官、研发主管、企业家、全球市场拓展人员及新兴技术团队在规划新兴技术组合时有所依据。
　　Gartner副总裁暨院士级分析师Jackie Fenn表示：“新兴技术成熟度曲线报告集Gartner成熟度曲线报告之大成，特别介绍一些受到炒作而成为关注焦点的技术，或者是Gartner认为有可能带来重大影响的技术。企业应运用成熟度曲线锁定新兴技术，并利用数字化的概念来预测未来商业趋势。”
　　Gartner副总裁暨院士级分析师Hung LeHong则指出：“今年新兴技术成熟度曲线报告以数字化商业为主题(参见图一)，当企业开始转型至数字化商业，必须利用现在仍被视为‘新兴崛起’的技术。而了解企业转型的立足点与未来目标后，不但可以籍此决定企业改革的程度，还能规划该结合哪些技术以支持企业发展。”
　　图一、2014新兴技术成熟度曲线
资料来源：Gartner (2014年8月)
　　根据Gartner设定的数字化商业路径发展图，目前有六大业务阶段模式适合企业未来发展。
　　数字化商业发展路径的六大业务阶段模式
　　第一阶段：模拟
　　第二阶段：网络
　　第三阶段：电子商务
　　第四阶段：数字化营销
　　第五阶段：数字化商业
　　第六阶段：自动化
　　由于新兴技术成熟度曲线刻意把焦点放在新近崛起的技术上，因此多半以最后三个阶段为主：也就是数字化营销、数字化商业和。
　　? 数字化营销(第四阶段)：数字化营销阶段将出现移动、社交、云与信息等各方面的力量结合(Nexus of Forces)。处于这个阶段的企业必须于以新颖且更先进的方式来打入消费族群，找寻愿意参与营销活动以强化社交联系或取得产品及服务价值的消费者。购买产品与服务的消费者，他们对品牌的影响力更胜以往，而且偏好以移动设备和社交网络作为媒介。这个阶段的企业必须抓住对消费者的影响力，才能带动业务增长。以下为成熟度曲线中代表数字化营销阶段的各种技术：
　　软件定义一切、全息显示、神经商业(neurobusiness)、数据科学、规范分析、复杂事件处理、、内存中系统、内容分析、混合、游化、增强现实、云计算、NFC、虚拟实境、手势控制、内存中分析、活动流及语音识别。
　　? 数字化商业 (第五阶段)：数字化商业是力量结合后中第一个阶段，重点在于人员、业务与物件的汇流。这个阶段的主要概念包括，以及模糊实际与虚拟世界之间的界线。实体资过数字化，在中的重要性等同于已经数字化的各种实体，例如系统及应用程序。3D打印让实体物品的数字化进一步加深，并有可能在供应链与制造层面引发颠覆性变革。将与人相关的各种属性(例如健康生命体征)数字化的能力，也是这个阶段的特色之一。甚至连货币(其实常被认为早已数字化)转型(例如加密货币)。想越过力量结合阶段技术而有意转型为数字化商业的企业，应留意下列技术：
　　生物声学传感、数字化信息安全、智能工作场所、联网家庭、3D生物打印系统、情感计算、语音翻译、物联网、加密货币、可穿戴用户界面、消费类3D打印、机器对机器服务、移动健康监测、企业级3D打印、3D扫描仪及消费级车联网。
　　? 自动化 (第六阶段)：自动化是力量结合后最末一个阶段。在这个阶段中，企业应有能力利用各种拟人或足以取代人力的技术，例如以自动驾驶交通工具来运载人员或物品，或使用认知系统撰写文案或回答顾客问题。想跨入这个阶段以提升竞争力的企业，应留意成熟度曲线中的下列技术：
　　虚拟个人助理、人类技能增进、脑机界面、量子计算、智能机器人、生物、智能顾问、自动驾驶车辆及自然语言问答。
[ 责任编辑：李伟 ]
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解读Gartner《2015年度新兴技术成熟度曲线报告》 16:13:22&|&编辑：hely&|&查看：&|&评论：
大数据没有在2015年曲线上出现。这一改变表明对大数据概念的炒作进入尾声，企业将会更加关注于如何应用，实时的数据分析能力日益成为核心竞争力。
2015年的技术位置变化
主要分为三类：位置改变较小的技术、位置改变较大的技术、以及年度曲线新增、脱离的技术。
位置改变较小的技术
与2014年相比，数字安全、虚拟个人助理、脑机接口、人类机能增进、量子计算、3D生物打印、智能机器人、情感运算、神经商业、智能顾问、混合云计算、虚拟现实、手势控制、企业3D打印等技术位置变化不大。主要分布在技术萌芽期，究其原因，仍然处于相对早期的研究阶段，尚未看到明显的进展。
此外，泡沫谷底期、稳步爬升期也有个别技术位置稳定。比如，混合云计算正在滑向泡沫谷底期。Gartner认为已有10%到15%的大型企业实现了混合云计算，但是服务尚不成熟。未来三年，大多数企业都将使用某种形式的混合云计算。再比如，虚拟现实连续两年处于泡沫谷底期和稳步爬升期的交界处，主要是该技术早期开发成本太高，阻碍了进入稳步爬升期。随着网络技术、人工智能、数据标准的不断发展，虚拟现实将进一步个性化、智能化;而云图像处理、移动视频游戏和宽带的普及，将为虚拟现实带来更多的应用场景。还比如，Gartner继续看好手势控制、企业3D打印，故继续处于稳步爬升期。
位置改变较大的技术
与2014年相比，互联家庭、自动驾驶汽车、语音翻译和自然语言问答等技术位置变化较大。
互联家庭。智慧家居一年多来受到业界普遍关注，被认为是实现物联网2.0的重要突破口，西门子、联想集团都在抓紧布局。同时，Gartner也指出，从技术上看，该领域的深入发展将面临标准、数据处理、控制等难题。
自动驾驶汽车。自动驾驶汽车上升到2015年度曲线的顶峰位置。主要是国内外企业如Google、苹果、百度等相继启动了自动驾驶汽车计划，开展技术前瞻性研究。众多汽车厂商也将自动驾驶技术纳入未来战略布局。
语音翻译和自然语言问答。由盛转衰，即从期望膨胀期顶峰开始走弱。这两类技术的特点是：技术和产品本身已相对成熟(如微软Skype软件)，但由于&还不够好&、以及成本高，尚未大规模普及应用，需要时间的磨练，逐渐提升性能。
年度曲线新增、脱离的技术
与2014年相比，新增了自我实现的高级分析、公民数据科学、虚拟货币交易平台、数字化办公、微型数据中心、可判断人类意图的技术、智能微尘、软件定义安全、生物声学感应、自然语言问答等。依据主要是进一步贴近数字化商业的发展。
脱离曲线的技术包括：大数据、云计算、3D生物打印系统和扫描仪、复杂事件处理、消费级车联网、内容分析、数据科学、内存分析及数据库、机器间通讯、行动健康监测、NFC支付、规范分析、量化自我、语音识别、可穿戴用户界面等。Gartner认为，离开曲线的技术并非不重要，而是不再&新兴&，已经逐渐融入人们的生活。
对重点技术的几点评述
大数据没有在2015年曲线上出现。这一改变表明对大数据概念的炒作进入尾声，企业将会更加关注于如何应用，实时的数据分析能力日益成为核心竞争力。在2015年曲线上，公民数据科学、微型数据中心、自我实现的高级分析与大数据直接相关，可判断人类意图的技术、物联网等与其间接相关。大数据技术这一变化趋势，与发展较早的云计算轨迹类似。
物联网技术呈现跨界融合趋势
在2015年度曲线上，物联网技术呈现出明显的跨界融合特点，如自动驾驶汽车、机器学习、智能微尘、数据安全、虚拟现实、可穿戴设备等。与此同时，我们发现，上述技术集中在产品研发，物联网基础平台、标准、接口相对缺乏，值得关注。
移动交互技术处于发展巅峰
移动交互技术与商业发展深度融合，全方位融入和改变人们生活。在2015年度曲线上，大量技术与移动交互技术相关，包括：虚拟个人助理、神经商业、数字化办公、智能顾问、自我实现的高级分析、虚拟货币及交易平台等。
安全问题贯穿新兴技术曲线始终
数字安全将重塑网络安全的过程、组织和业务关系，人们更加注重安全、机密性、完整性和可用性的资产。例如，网络渗透测试工具和预防移动数据丢失的物联网感知系统开始为企业所重视等。在2015年度曲线上，每一个达到成熟期的技术都存在安全问题，需要相应的数字安全技术来解决。
作者：孟海华、全利平，分别为上海市科学学研究所产业创新研究室副研究员、助理研究员。
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2014Gartner新技术成熟度曲线：大数据滑入低谷
大家周一好。为了配合光腚肿菊的平胸运动，今天的主题图片选得很符合政策吧，O(∩_∩)O哈！存储新媒体排行榜首先，我们公布一下上周的存储新媒体排行榜榜单：哇，DOIT力拔头筹，西瓜哥失去了冠军宝座。EMC排名还比较稳定，华为排名有上升。这次增加了Memblaze，可惜上周没有文章。看来西瓜哥要努力了，有人超越总不是件高兴的事情，但这样才有意思啊，否则老是高端存储知识第一，也太没有意思了啊。大家可以回复关键词“排行榜”实时查看排行榜的情况，还有哪些账号需要收录也请知会西瓜哥。东南亚微信群今天又开通了一个海外地区微信群，东南亚微信群。有需要的交流的朋友可以扫描下面的二维码加入，有效期一周。以后加入只能由别人拉入了。查看其他开通城市和地区，请回复“微信”关键词实时查询。2014年新兴技术的技术成熟度曲线今天比较忙碌，因此没有学到啥东西，和大家简单分享一个Gartner的新兴技术的技术成熟度曲线吧。技术成熟度曲线，不是大家说的事业线，西瓜哥听江湖人称做技术炒作曲线。今年是 Gartner 技术成熟度曲线推出 20 周年。新兴技术的技术成熟度曲线是第一条技术成熟度曲线。现在，已经另外增加了120多条技术成熟度曲线。像往年一样，新兴技术的技术成熟度曲线中包含了客户非常感兴趣的代表性技术以及Gartner认为非常重要、需要跟踪的技术。Gartner认为，有六个渐进的业务发展模式，它们代表了现状和未来目标：■ 第1阶段:模拟■ 第2阶段:Web■ 第3阶段:电子商务■ 第4阶段:数字营销■ 第5阶段:数字业务■ 第6阶段:自动化新兴技术的技术成熟度曲线是专门针对新兴技术的，因此主要用于支持后三个阶段：数字营销、数字业务和自动化。Gartner对这些新技术的发展阶段进行评估，给出如下2014年新技术成熟度曲线：Gartner还给出这些新技术的优先级矩阵：■ 两到五年进入主流：这些技术主要应用于数字营销阶段（力量连结有关）的各个方面，例如云（云计算、混合云计算），以及信息/分析相关方面（内存DBMS、数据科学）。唯一例外是企业 3D 打印，这是数字业务阶段的技术。■ 五到十年进入主流：这里包含很多技术，覆盖数字业务之旅的所有三个阶段。不过，除了大数据和复杂事件处理外，大多数技术都集中在数字业务和自动化阶段（数字安全、智能工作空间、3D 生物打印系统、自动驾驶车辆、消费 3D 打印、物联网、加密货币、机器对机器通信服务、智能顾问、虚拟个人助理）。■ 进入主流需要10年以上：人体增强是这个类别中的唯一技术。员工、客户和公民的自身增强需要文化和道德认可，因此这个领域需要很多年才能进入主流采纳阶段。这么多新技术里面，今天我们只展开讲一下和我们存储关系最密切的软件定义一切（SDx）和大数据。------------------------攀升（SDx确实很热，处于攀升阶段很好理解）软件定义一切分析师：Philip Dawson定义：软件定义一切(SDx)是一个集合名词，它包含了在云计算、DevOps和快速基础设施供给固有的、自动化推动的基础设施编程和数据中心可互操作性标准改进方面日益提高的市场动量。总体而言，SDx 也包括了OpenStack、OpenFlow、Open Compute Project、Open Rack等具有相似愿景的各种行动。定位和采纳速度解析：“软件定义”术语的使用趋势是从软件定义网络(SDN)开始的，这种技术把联网逻辑和政策从个别设备中分离出来放进软件中。由于SDN分离了硬件和软件，因此有可能分离二者的采购决策，从而实现具有极高颠覆性的通用硬件的采用。随着SDx的成熟，这个概念的范围也将扩大到服务器和存储。虽然SDx与云相似，但SDx一般不包括自选择、计量和退款模型。各项SDx技术分布在萌芽期到过热期之后的范围内，但整体仍处于新兴阶段。SDx是利用开放API（虽然不一定是标准API）的基础设施政策框架和互操作性来实现的。Gartner把这个概念向前发展了一步，即未来的 IT 基础设施将是基于模型的，并且由业务 KPI（例如吞吐量、正常运行时间、响应时间、每秒输入/输出等）推动可满足服务需求的基础设施选择，反过来，这些服务又促进了对业务需求与基础设施的重复设计以及它们之间的直接关联。SDx的目标是提炼常规的、专有的、硬件/软件特有的实施，从而使用户减少牵制和增多供应商选择余地。大多数SD计划都是从供应商主导的策略开始的，这些策略鼓励围绕专有接口创建社区，而只有在市场商业化后才能实现真正的可互操作性。不同SDx定义的相对成熟度和发展速度之间也存在很大差异。很多供应商都把SDx看做可将给定工作负荷的基础设施与软件、管理和高可用性(HA)/灾难恢复(DR)特性相分离的方法。在 SDx 定义中，真正的标准和可互操作性很薄弱，并且标准定义和政策制定机制的发展很慢。很多供应商的差异性主张都集中在基本基础设施的定位上，或者最多集中在基础设施和平台的供应上。为了实现最大潜力，旨在转变硬件部署的SDx宣传必须更多地投入到应用和软件方面。有些SDx定义天生就比较适合工作负荷转移。例如，Open Stack定义了API和基础设施功能，并受到很多供应商的支持，因此提供了一个可与Amazon API匹敌的标准互操作层。新API的额外收益是编写可以从自动化层获取新价值的新应用。这可能会带来一个全新的行业细分。同时，一些供应商很容易混淆不同的SDx定义或者SDx定义与相应“开放”堆栈之间的差异。例如，SDN和OpenFlow是用来推进更加开放的网络标准化的紧密相关的计划；这两个计划之间不是相似的。同样地，OpenStack也是一个将受到大多数相关供应商支持的SDx，不过，很多供应商都将寻求建立有利于其自己的平台特点的SDx替代方法。因此，一个供应商可能是Open Stack社区的名义成员，但实际上却首选自己的Open Stack用SDx（货币化或实现更多技术牵制）。SDx 定义可能只是对各种原有概念的简单修饰；例如，现在安装的大多数软件定义存储(SDS)实际上都只是已经普及了十年的存储资源管理(SRM)概念的变型。用户建议：SDx为供应商提供了一种利用其已安装基础设施获得用户和所在领域合作伙伴的更广泛认可的方法。不过，这也有可能妨碍提高可替代性和商业化程度的意图。很多领域的标准都是拼凑的（有些需要多年的发展），但SDx代表了一套强大的趋势，随着时间的发展，这些趋势将变得越来越清晰 — 特别是当这些趋势迫使供应商进行协作以便用户进行选择和应用于异种系统时。将来，随着SDx日趋成熟，多供应商使用的标准制定将扩大基础设施组件选择余地并提高可互操作性——有可能通过这些供应商之间的内部合作形成供应商联盟生态系统，而不是在中期全面开放。经过恰当的定位和描述，SDx将成为对一个客户组合中多供应商的差异性、集成和管理基础设施/平台的下一个阶段的定位和需求。业务影响：随着单项SDx技术的发展和联合体的出现，寻找有利于您的组合的新标准和能力联合，同时，单项技术供应商也必须在其特别领域展示其在真正互操作性标准方面的承诺。虽然开放性总是被宣称为是供应商的一个目标，但总是会存在对SDx定义的不同解释。SDN (网络)、SDDC (数据中心)、SDS (存储)、SDC (计算) 和 SDI (基础设施) 技术的供应商都在努力保持其在各自领域中的领先地位，同时也都在开展SDx计划来帮助开拓相邻市场。因此，即使消费者将从简化、成本下降和整合效率中受益，但想在一个基础设施部门占主导地位的供应商也可能不愿意遵从可能会降低利润和开启更多竞争机会的标准。效益评级：高市场渗透率：目标受众的 1% 到 5%成熟度：新兴供应商范例：Cisco、EMC、HP、IBM、Intel、Microsoft、NetApp、Symantec、VMware-----------------------------滑入低谷（西瓜哥有点惊讶，大数据已经开始滑向谷底了，在中国还是很热的啊？）大数据分析师：Mark A. Beyer定义：大数据是指大容量、高速而多样的信息资产，要求以具有成本效益的创新形式进行信息处理，用于提高洞察力与决策。定位和采纳速度解析：大数据的位置已经超过过热期。关于此问题存在不少争论，但当技术和实践的有效选择开始细化时，且当开始甄选获胜方和失败方时，最糟糕的宣传便结束了。大数据管理和分析方法极可能被纳入当前各种解决方案内，但同时会替代当前市场解决方案的某些功能（参见《大数据推动基础架构的快速改变及2016年全年IT投资2320亿美元》）。市场逐步采取更为合理的方法，将新技术和实践新增至当前解决方案，且与传统解决方案结合时，形成混合法。大数据将快速通过谷底期：■ 专业知识可用之前采用工具和技术，且在其成熟和得以优化之前逐渐形成困扰。这将导致一些解决方案和彻底修改某些实施的希望在未来三年内破灭。这便是谷底期的准确定义。■ 该实践领域的新进服务业者将在大肆宣传的作用下创造新型、短暂的激增。■ 将继续涌现一系列的标准应用示例。设定适当期望时，更易衡量任何实践的成功，也可确定失败原因。一些大数据技术代表了处理管理方面取得的一大飞跃。其与数据集之间存在特殊的相关性，该数据集有限但包含许多记录，例如与经营技术、传感器、医疗器械和移动设备有关的记录。如果要求访问、读出、提交或分析任何数据时，采用这些技术分析数据的大数据方法可促使大数据解决方案优于当前的技术解决方案。然而，对图像、视频、声音，甚至是三维对象模型等其他大数据资产的访问不足。更大的大数据情境根据二十一世纪数据创建位置的多样性、极限数据量和编号设定。Gartner客户明确表示，大数据技术必须能够处理流、批数据内的大量数据，并表示要求可扩展的服务框架，以部署数据流程（或将数据引入该流程）；流程包括一种以上资产（例如列表数据、流数据或文本数据）。须明白，大数据不同方面和多样性已存在十多年之久——仅是最近几年有关合法新技术和解决方案的市场炒作加剧了这种要求。大数据技术可作为非结构化数据解析工具来使用，该工具为数据集成工作提供数据，其中综合了大数据字长和传统资产（非结构化数据第一阶段有效转换）。用户建议：■ 专注于创建综合技能基础。特别是，要求业务流程建模、信息架构、统计理论、数据管理和语义表达方面的技能，以获取大数据解决方案的全部价值。这些技能可从数据科学实验室收集，或经过所有这些领域培训的高素质人才来交付。■ 开始将Hadoop连接器用于传统技术，并结合传统资产与大数据资产，对分析学和商业智能进行试验。关注该类基础架构解决方案，而不是构建在分析师用户工具层面融入的独立环境。■ 审查之前超过分析或处理能力范围的现有信息资产（“暗数据”），并确定其是否具有有待开发的商业价值。如果有，则使其成为首个或早期试点项目目标，作为大数据策略的一部分。■ 计划利用可扩展的信息管理资源，无论是公共云、私有云或资源配置（基础设施的调试和停运），还是其他策略。切勿忘记这不仅仅是关于存储和访问的问题。复杂、多级、高度相关的信息处理要求计算资源具有灵活性，类似于存储/持久性所需的灵活性。■ 由于多样性问题要求更为专业的技能和工具，因此中小型企业着手处理大数据之前，先处理多样性问题再处理数据量问题。业务影响：应用案例已把注意力转向大数据技术和部署实践。大数据技术建立了新成本模型，其向数据仓库设备模型提出挑战。新模型要求多层次的分析处理（许多情境相关的读时模式，取决于应用情况）和存储（“冷”数据移出仓库）方法。这导致数据仓库设备市场放缓，同时企业调整对新恢复能力（进一步延缓仓库平台成本）的使用，并将适当处理方法从写时模式转向读时模式。“读时模式”这一技术名词本质上是指，如果业务用户在信息资源如何使用方面有不同意见，便可将多元转换相邻紧挨。这意味着，实施者可进行“后期绑定”，也就是可用于查看原始数据，确定阅读该数据的多名候选人，确定有力竞争者，然后决定何时适于破解最常见的数据，并在竞争者“一比高下”之后将其输入仓库内。此外，该方法提供机会，将一种折中的数据表现形式存储在储存库内，同时根据分析模型的相关性和差异性来确定替代的数据表现形式的使用量。收益评级：变革性市场渗透率：目标受众的5%至20%成熟度：成长期供应商范例：Cloud era、EMC、Horton works、IBM、MapR、Teradata推荐阅读：《大数据推动基础架构的快速改变及2016年全年IT投资2320亿美元》《大数据仅是极端信息管理的开始》《如何选择正确的Apache Hadoop分布？》《大数据的重要性：定义》以上就是Gartner的新技术成熟度曲线简单的解读。技术成熟度曲线总结了一套对企业具有广泛影响的技术，其目标读者是经营战略人员、首席创新官员、研发领导人、企业家、全球市场开发人员和新兴技术团队。反正西瓜哥看来感觉很高大上，但是又有点觉得很虚，也许是俺级别不够，理解不够深刻吧。但很多CIO都看这个曲线，为了让大家和CIO有共同语言，还是把它分享给大家，虽然不一定有用。好，今天就分享到这里。明天见。
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