MapR公司首席应用程序设计师特德·邓宁（Ted Dunning）预测，将会出现类似的转变：随着大数据系统成为存储、访问和运营工作的重心，企业将着眼于构建全局数据结构，从而可以全面访问来自多个来源的数据，并为真正的多租户系统进行计算。

“我们将看到越来越多的企业用数据流进行计算，而不是仅仅利用经处理并存入数据库的数据，”邓宁说。“这些数据流收集了关键业务事件并可反映业务结构，而统一的数据结构将成为构建这些大规模数据流系统的基础。”

邓宁说，这些数据结构将支持在不同环境下进行的多种计算。“一个新趋势是建立一个数据结构，该数据结构可提供（由Kubernetes等公司支持的）多云计算所需的活动数据和非活动数据。”

自助服务数据分析专业公司－－Alteryx的首席战略官兰利·艾德（Langley Eide）表示，在数据湖实现其价值的过程中，IT部门不会孤军作战：业务范围（LOB）分析师和首席数字官（ CDO）也必须在2018年担负责任。

“大多数分析师并没有利用大量的非结构化资源，例如点击流数据、物联网数据、日志数据等，这些数据在数据湖中已泛滥成灾，这主要是因为这些数据很难处理，”艾德说。“但事实上，如果分析师不去处理这些数据的话，那么他们就并未尽职。人们普遍认为，许多数据湖是表现不佳的资源，人们不知道其中存储着什么内容，如何进行访问，或者如何从这些数据中获取洞察力。这一现实将在2018年发生改变，因为更多的首席数字官和企业希望从他们的数据湖中获得更好的投资回报率。”

艾德预测，2018年我们将会看到分析师用更多诸如数据编目之类的编程方法和技术来替代像Excel和SQL这样“强大”的工具，以从数据中发掘并获取更多价值。

首席数字官将变得日益成熟

由于技术发展促使我们可以更好地从数据中获得洞察力，艾德还预测首席数字官的角色将在2018年变得日益成熟。

“数据基本上就像新的石油资源，而首席数字官开始被认为是解决当今企业最重要问题的关键角色：从数据中获取价值，”艾德说。“通常预算不到1000万美元，首席数字官面临的最大挑战和机遇之一就是通过使公司数据资产更贴近业务用户，从而使备受追捧的自助服务可能成为现实。2018年，那些努力在集中化功能和业务范围内置功能之间寻求平衡的首席数字官最终将陷入更大的预算中。”

艾德认为，那些能够使资源、技能和功能在精英中心和业务范围之间迅速转移的首席数字官，将取得最大的成功。对此，艾德认为，敏捷式平台和方法是关键。

数据管理员角色的崛起？

数据分析创业公司Dremio的首席执行官兼共同创始人Tomer Shiran，他是开源Apache Arrow项目的主要技术人员，预测到企业将看到对一个新岗位角色的需求，即数据管理员。

Shiran说，数据管理员处于数据使用者（那些使用Tableau和Python等工具，并且用数据来解答重要问题的分析师和数据科学家）和数据工程师（是那些将数据在使用各种脚本语言的系统间移动和转换的人员，其中这些脚本语言包括Spark、Hive和MapReduce）之间。为了取得成功，数据管理员必须了解数据的含义以及掌握应用于数据中的一些技术。

“数据管理员需要清楚整个组织内需要执行的数据分析类型，清楚哪些数据集非常适用于这项工作，以及清楚如何将数据从原始状态转换为数据使用者执行这项工作所需的形态和形式，”Shiran说。“数据管理员应使用像自助服务数据平台这样的系统来加快数据使用者访问基本数据集的端到端流程，而无需制作无数的数据副本。”