过去几年，数据湖经历了相当强劲的复苏，尤其是 云数据湖和数据湖 云数据湖。随着越来越多的企业将其数据基础设施迁移到云中，以及开源项目的增加推动云数据湖的创新，这些数据湖将在 2021 年继续受到关注。同样，数据湖屋（一种兼具数据湖和数据仓库属性的架构）在 2020 年获得了关注，并将在 云数据湖和数据湖 2021 年继续受到关注。随着数据库解决方案逐步迁移到云中，云数据仓库工程将成为特别关注的焦点。
我们将看到云原生分布式数据框架的浪潮
数据科学Hadoop 和其庞大的生态系统伴随 Hadoop 一起成长。Hadoop 现在可 手机数据 以被视为遗留系统，因为势头已经转向 Spark，而 Spark 目前像 Hadoop 过去一样占据主导地位。但也有新来者挑战者。Ray 和 Dask 等分布式计算框架更加灵活，并且是云原生的，这意味着 Nan [[未知]] 业主，首席经纪人 它们可以非常轻松地将工作负载迁移到云中。两者都实现了强劲增长，时间将告诉我们下一个平台是什么。
自然语言处理（NLP）将取得重大进展
去年，人工智能领域最令人兴奋的发展是 GPT-3，它能够生成听起来几乎像人类的散文。这将在 2021 年带来什么？可能性很多，从交互式助手和自动化客户服务到自动化假新闻。仔细研究 GPT-3，在新的一年开始时，我们应该考虑一些大问题。由于 GPT-3 是通过 API 交付 所 澳大利亚电话号码 欲 的（而不是通过将模型直接合并到应用程序中），“语言即服务”会是未来吗？虽然 GPT-3 擅长创建英文文本，但没有常识或事实的概念，那么更复杂的语言模型如何克服这些限制？例如，GPT-3 建议自杀作为治疗抑郁症的方法——这样的误解可能会带来巨大的、意想不到的挑战。