编者按：在Gartner发布的《2012年大数据Hype Cycle》报告中显示，大数据技术已经处在发展的最高峰时期。进入2013年之后，大数据分析技术还在快速变化着。Alteryx公司总裁George Mathew认为，未来大数据分析将向技术混合化、分析透明化和用户消费化靠拢。

　　一、技术混合化

　　Hadoop已经成为企业管理大数据的基础支撑技术。最近随着Greenplum Pivotal HD、Hortonworks Stinger和Cloudera的Impala的发布，Hadoop的技术创新速度正在加快，上述Hadoop项目传递出一个非常明确的信号：主要的Hadoop发行商想要在Hadoop HDFS之上提供实时、互动的查询服务。这个趋势将两个领域的杰作整合到了一起：众所周知的SQL查询处理与具备指数级扩展能力的HDFS存储架构。参考阅读：Hadoop发行版升级，NoSQL的未来是SQL?

　　二、分析透明化

　　预测分析是管理者进行数据化决策的关键。目前预测和统计分析领域已经已经有很多技术可以帮助企业洞察不远的未来。但预测分析眼下面临的的最大问题是“黑箱”化。随着企业领导越来越多地以来预测分析技术做出重大商业决策，预测分析技术需要去黑箱化：包括应用自描述数据沿袭，增加对底层数学和算法解释等。“去黑箱化”有利于企业管理者学会彻底驾驭数据分析工具，不但看到数据分析结果，还知道分析是如何得来的，分析工具的设计原理等，这有助于管理者增加对预测分析的信心，而不是过去那样完全依靠“信仰”。

　　三、用户消费化

　　即使实现了分析的去黑箱化，企业数据分析应用在企业中的部署依然面临以下几个方面的挑战：发布可复用应用，创建最佳实践、组织范围内的横向协作，无缝重组模型等。在最终用户(员工)中的应用普及是数据分析成功的关键。例如建设一个专门提供分析应用的企业移动应用商店App Store往往能大大加快数据分析的应用普及。