近年来，“大数据”是时下一个热门的词语，似乎越来越多的行业和人们开始关注并实际探索大数据的应用。因此大数据分析平台也被越来越多的企业应用。大数据分析平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析。大数据分析平台的发展趋势大家了解吗？
趋势一：架构演进
湖仓融合，发挥海量、多模、实时的数据处理能力
湖仓融合作为开放式的数据架构和管理模式，将数仓建于数据湖之上，融合二者优势，优化企业的基础技术栈。湖仓融合打通底层异构数据源/平台，支持多种数据类型并存，实现数据共享。数据入湖后可直接加工处理，避免数据多份冗余和流动导致的算力、网络及成本开销。相比传统数仓和数据湖方案，湖仓一体架构增强了实时业务处理以及非结构化数据的治理能力，优势突出体现于： 1 )完善的数据管理能力; 2 )丰富的计算引擎支持; 3)更高的数据实时性; 4 )更高的开放性。此外，数据安全、访问控制以及数据探索等企业级系统不可或缺的功能都可在湖仓融合架构中部署、测试和管理。
趋势二： AI融合
围绕AI核心能力，增强人员分析和决策能力
大数据分析随着人工智能的发展而不断演进，多层面、多维度的提升了数据使用人员的分析与决策能力。自新冠疫情爆发以来，企业业务环境发生了巨大变化，但从未削弱AI和机器学习发挥的重要作用。随着业务决策变得更具关联性、情境性和连续性，企业通过AI工程编排和优化系统，来适应、抵御或吸收各种干扰因素，提升自适应的AI能力，以迅速适应场景变化，提供更加快速灵活的决策。自然语言处理( NLP )增强了计算机系统对自然语言的准确识别、分析和处理，让搜索式分析成为全新的可视化交互方式，系统智能将自然语言结构的问题转化为SQL语句进行查询，易用性和自服务程度更高，对业务人员的使用门]槛更低。
趋势三：场景多元
数据分析场景呈现多元化趋势，不断向多维纵深发展
随着数字化转型的不断深入，企业的精细化运营更加聚焦于通过数据分析来提升效率和优化生产。因此用户对于取数的时效、维度、深度以及交互的方式方法(移动、托拉拽、操作的友好体验)要求越来越高，分析场景和分析需求不断深化，使得我们对大数据分析平台所提供的算力、计算和存储组件、资源调度等要求趋于复杂。企业的分析场景和需求呈现多元化发展，既要满足前端业务人员的实时分析，提供运营人员实时查询当前经营数据，又要向中台建设人员提供统一存算平台，以满足高并发SQL复杂查询访问。
