数据库供给商MarkLogic的 CEO, MarkLogic 是一家NoSQL(Not only SQL)数据库提供商，次要向企业提供能同时存储构造化和非构造化数据的处理方案，从而为使用顺序提供数据存储和支持效劳。
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做预测是件轻而易举的事情，但要做出正确的预测需求对技术、市场和驱动业务的数据有一个明晰的洞察。
关于技术买家来说，2018年的至关点是什么? 什么会致使受阻? 应战是什么？因何而兴奋或困惑? 以下是2018年的9项预测:
1.人工智能
消耗巨资但是其中的大局部却打了水漂，有70%的企业希望在明年完成人工智能。为什么收效甚微呢?正如我在之前宣布的一篇署名篇文章中指出的那样，依托数据为能燃的人工智能将会是一团乱麻，这些公司得不到人工智能的报答。这是由于，只要在适当操控下运用正确的数据，人工智能才会发扬优势。更多公司将在2018年试水人工智能范畴，而最高效的公司将应用古代数据库技术改良数据后，再将其投入人工智能引擎。
2.区块链
区块链将持续占据头条，但请留意：历史正在重演，由于历史里没有区块链技术。为了让这一技术发扬充沛的潜力，不同的平台将不得不停止交互操作，而次要的效劳提供商将听到更多异构区块链的需求，就像他们需求处理的ERP异构零碎（企业资源规划零碎）一样。一个单一的、全行业掩盖的区块链规范的梦想很有吸引力，但是不太能够完成。
3.区块链和数据隐私
区块链的前提是维持一个公共账簿，与维护敏感数据隐私的目的南辕北辙。因而，一些信息可以存在于区块链分类账上，而其他信息则不能。2018年，各组织将努力于在区块链分类账上同步保证公有数据的平安性、公有性和铜墙铁壁。
4.信息平安
信息技术的平安预算将会添加，但更多的破绽也会多于以往。这种趋向直到2018年后才能够发作变化，由于越来越多的企业将留意力从外网平安转移到数据库级平安上。思索到普遍存在的外部攻击，数据级平安性尤为重要。最近Crowd Research Partners 公司的一项调查研讨标明，90%的公司觉得遭到了外部攻击。外部人员曾经身在网络其中，所以对外网平安没有协助。关于外部攻击来说，研讨中解释了最大的支持风险要素是“拥有过多拜访特权的用户数量过多，以及拜访敏感数据的设备数量不时添加”。没无数据级平安性的数据库将被证明是有风险的，充任了一个不幸的集中式数据管理的推进者，古代的企业级数据库允许对这些数据停止集中管理和维护。
5.GDPR
欧洲通用数据维护法规(GDPR)在5月失效，但许多公司还没有预备好。现实上，据Gartner预测，到2018年底，50%的受影响公司甚至还没有预备好。第一个大规模的、GDPR法规施行后的数据泄露事情将为该行业定下了基调，并强调了监管机构对公司能否维护消费者数据成绩的注重度。一些公司将运用GDPR和其他监管条例来创新数据战略来推进企业数据方案。这些公司将会锋芒毕露，并将专注于维护他们的数据，而不只仅是他们的网络。
6.领取方式
行业推翻将会减速，给现有企业带来更大的压力，迫使他们创新。金融科技创业公司和非银行实体正在停止本人的领取方式。现有企业将会抢夺以API为中心的剧本。有些公司会因把创业公司的套路硬塞进本人的企业而失败，相反成功的人会认识到数据优先的办法必不可少。他们将经过应用数据储藏来抵挡毁坏性压力，对数据孤岛停止运转操作，从而取得竞争优势。
7.云数据库
往年，他们将开端对开源数据库停止商业化运作。云效劳提供商有一整套的处理方案，包括托管IT效劳，而开源的竞争对手提供了一种很薄弱的功用。他们都瞄准了相反的中小企业市场。一项Spiceworks （网络设备管理和监控软件公司）调查显示，约55%的公司估计在2018年将添加基于云计算的效劳项目上的开支。
8.Hadoop散布式零碎根底架构
Hadoop的自在落体式名声将在2018年继续下跌。思索到运用文件零碎替代数据库的继续短板，这项技术将在往年年底前中止任务。这项技术最后提醒了数据的威力，但它从未退化到足以成为软件栈的关键局部。正如Datanami（国外知名大数据网站）最近所报道的那样，“Gartner（高德纳）在往年早些时分热衷于把Hadoop作为数据管理的周期炒作，可是关于市场而言，Hadoop曾经是公认的过时了。”
9.混合云
Azure（企业级云计算平台）最近发布的Azure栈将使混合云将在2018年开辟出一个活泼的战略空间，它将为中立云计算才能带来一线黑暗，由于许多企业目前都采用两个云供给商的战略来防止被套牢的场面。经过运用Azure栈，企业可以构建集成外部数据中心资源和公共云资源的混合云。最终，一切云计算供给商都必需提供满足混合云的效劳才能。
除此之外，不只在2018年，在今后的数年里，还有其他的大数据技术可以稳固公司和企业的简直一切事物，这不是一个预测，而是一个必定。那些从数据中取得可施行洞察最多、最优质和最疾速的公司将会引领数字经济的浪潮。
注：本文来源于福布斯技术理事会，作者/Gary Bloom,数据观编译/黄玉叶。转载请注明来源、作者等信息。