高级分析软件提供了很多功能，但是找到合适的数据科学家可以有效地使用工具是许多分析经理的一个挑战。
软件公司如果想要部署Spark集群，公司内部文化需要做些真正的努力和转变，并对现有员工进行培训。
在商用领域，关系数据库管理系统是目前最受欢迎的数据库管理系统。本文将讨论RDBMS软件与通用DBMS技术的不同。
大数据和云计算现在对于Hadoop供应商和一些大数据技术公司来说，已经变得十分重要。这些公司正在尝试使用新方法简化用户部署Hadoop云系统的步骤，并降低用户的部署成本。
对于大多数组织来说，他们没有时间处理和分析大数据系统中的信息。越来越多的IT供应商在发布支持实时流分析处理的技术和软件包。
IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技术以满足数据处理和分析需求。但是要把所有需要的技术框架组合到一起是一项艰巨的任务。
随着Hadoop集群把NoSQL数据库、传统数据仓库和其它数据存储资源整合起来，大数据治理的挑战只会变得更大。
大数据环境下，基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛。在许多情况下，部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就。
Hadoop可能会演变成一组不同的组件，亦或是会慢慢淡出，其他成熟的大数据工具会替代它现有的位置，但它所培养的数据驱动环境会保留下来。
对Hadoop集群使用和数据存储的管理是一个很热门的话题，一些供应商正在开发新技术，旨在实现集群监控、管理和治理任务的自动化。
