分享一个技术大会-SDCC2016大数据技术架构实战峰会（杭州站）

SDCC2016大数据技术会议关注点应涵盖以下重要趋势与主题：

1. 数据分析技术发展趋势：

   • 从传统关系型数据库（如Oracle, SQL Server, DB2）向开源及分布式数据库（MySQL, PostgreSQL, Hadoop, Greenplum）的转变。
   • 数仓技术（Teradata, Oracle Exadata）的出现满足了海量数据分析需求，后被云原生数据仓库（Amazon Redshift, Snowflake, Alibaba Cloud AnalyticDB, Google BigQuery）取代，提供更强的扩展性和成本效率。
   • 云原生服务成为主流，强调资源隔离、数据共享和SQL标准接口，支持Share Everything或Share Nothing架构以实现高效资源利用。

2. 数据时代的四大趋势：

   • 规模爆炸性增长：预计到2025年全球数据量将增至175ZB，企业需应对前所未有的数据量挑战。
   • 生产处理实时化：Fast Data概念兴起，要求近乎实时的数据处理能力，30%的数据将需要实时处理。
   • 生产处理智能化：非结构化数据占比超过80%，增速达每年55%，AI与多模态数据分析工具集成成为关键。
   • 数据加速上云：Gartner预测2023年75%的数据库将迁移至云端，云DBMS成为行业未来方向。

3. 企业大数据实施策略：

   • 顶层设计：构建融合性大数据能力架构，避免数据孤岛。
   • 技术加成：强化高性能基础引擎，提升大数据处理的实时性与弹性。
   • 深化智能：AI与数据智能深度融合，促进系统层面的良性迭代。
   • 云原生融合：全面拥抱云原生技术，提升IT服务效率与降低成本。

综上所述，SDCC2016大数据技术会议可围绕这些核心趋势展开讨论，包括但不限于最新数据处理技术、实时分析解决方案、AI驱动的数据智能应用以及云平台上的大数据战略。