本文来源于我在InfoQ中文站翻译的文章，原文地址是：http://www.infoq.com/cn/news/2016/02/mapr-ceo-5-big-data-predictions
MapR Converged Data Platform将Hadoop和Spark的强大功能与全局事件流、实时数据库能力与企业存储集成到了一起，用于开发与执行创新性的数据应用。MapR Platform由业界最高速、最可靠、安全且开放的数据基础设施所驱动，极大减少了TCO，并实现了全局的实时数据应用。
comScore的CTO Mike Brown这样评价MapR：“MapR位列以数据为中心的业务解决方式的前沿。他们提供了最佳的大数据平台。同一时候其核心架构成功地满足了现代数据的挑战”。
今日之时代是大数据时代；近日。MapR CEO John Schroeder给出了自己对于2016年大数据的5个预測。
1.聚合方式将会成为主流
在过去的几十年中，为人所接受的最佳实践是将运维与分析系统保持隔离，这么做的目的是防止分析系统的负载影响到运维流程。
HTAP（Hybrid Transaction / Analytical Processing）一词由Gartner在2014年提出，用于描写叙述可以同一时候执行在线事务处理（OLTP）与在线分析处理（OLAP），同一时候又无需复制数据的新一代数据平台。2016年，我们将会看到聚合方式会成为主流，由于主流公司都会从将生产负载与分析整合到一起来高速调整客户偏好、竞争压力与经营状况中获益。这样的聚合会加速组织的“数据到行动”循环，并消除了分析与业务影响之间的时间延迟。
2. 从中心化到分布式的转变
技术循环总是在中心化与分布式之间摇摆。
大数据解决方式一開始聚焦在中心化的数据之上。这么做可以减少数据复制、简化管理，而且可以支持各种应用，包含客户的360度分析。只是在2016年。大型组织会越来越多地转向分布式的大数据处理上，借此迎接管理多种设备、多个数据中心、多个全局用例的挑战。还可以改变海外数据安全规则。
物联网（IoT）的持续增长，越来越廉价的IoT传感器、更高速的网络以及边缘处理都会进一步要求我们实现分布式的处理框架。
3. 存储（特别是闪存）将会成为极度丰富的资源
下一代、基于软件的存储技术将会促成高速且密集的解决方式。闪存是实现消费者、计算机与企业市场产品新设计的关键技术。消费者对于闪存需求的不断添加将会持续导致其价格的减少，而大数据领域中闪存的应用也将開始发展起来。
最佳的解决方式是将闪存与磁盘整合起来以支持高速且密集的配置。在2016年。新一代的基于软件的存储方案将会促成高速且密集的解决方式的兴起。这样组织就无需再在速度与密度之间进行艰难的抉择了，由于他们已经合为一体了。
4. “新鲜事物综合症”将会让位于对基础价值的关注
在2016年，市场将会越来越少地关注于最新且最好的“新鲜事物”，转而将注意力放在业已经过验证的、可以提供基础业务价值的技术上。
新的社区创新会持续获得关注，只是在2016年将会有越来越多的公司開始认识到可以产生业务影响的软件价值上。而不再关注于那些原始的大数据技术。
5. 市场将会更加关注于质量
对于大数据技术公司来说。投资者与组织会逐渐远离那些仅仅停留在业务模型上的公司。相反。他们会更加聚焦于安全的选择，这些公司拥有经过验证的业务模型与技术创新，可以实现改进的业务结果与运维成效。
如今。组织的竞争力将取决于他们利用数据来驱动业务的能力。Schroeder说到：“MapR通过Converged Data Platform来驱动业务的发展，而且支持各种各样的数据处理、分析与应用”。