資料分析中有計算引擎上的編譯器和多樣化的資料清洗。我們先來說一說計算引擎上的編譯器。一般來說，新鮮的資料分析往往採用以下兩種方式：預處理和分析引擎。分析引擎負責執行所需的計算，以回答關於存在於業務資料中的關鍵問題。而現在又出現了乙個新的競爭者：分析編譯器。分析編譯器可以靈活地將計算部署到不同的基礎設施。分析編譯器的例子包括現在熱門的tensorflow，它可以將計算部署到gpu或cpu，drill和quasar、analytics。但是編譯器比引擎更加靈活，因為編譯器可以採取數字處理的方法，並將它們轉換為執行在不同的基礎架構（資料庫，spark，gpu等）。理論上，編譯器也可以生成工作流，其執行速度比任何採用直譯器執行的引擎都要快。即使spark一致尋求新增基本的編譯元件，但是保留編譯器的訊號已經很明確了，並且最終可能會迭代出乙個純粹的計算引擎。與此可見，資料分析行業中東西都是不斷的被取代，結果卻走向更好。
然後給大家說一說多樣化的資料清洗。依據英文首字母進行的縮寫詞會極大地增加「etl」的工作難度和壓力，會導致抽取轉換裝載不完整、重複和不相關。而etl是智慧型化，效率和資料驅動的對立面。etl意味著無限複製的資料，無數的延遲和高昂的費用。這通常還意味著無法回答最重要的問題。
資料分析師為了使etl更加靈活，業界開發了多種替代方案，目前vc積極參與其中。這些解決方案的範圍很廣，從使etl更容易進入hadoop或資料倉儲的高階etl工具，到流式etl解決方案，到利用機器學習交叉引用和重複資料刪除的etl解決方案等等。技術類別包括dremio和xcalar等工具，它們將etl重新設計為提取負載轉換。實質上，它們將轉換一推到底並使其變得簡單化，因此使用者不必進行任何前期提取，載入或轉換。從歷史上看，elt的發展一直很慢，但是這些下一代解決方案通過動態重塑，索引和快取常見轉換來使elt更快速。這為您提供了傳統etl的效能，以及後期轉換的靈活性。
通過上面的內容，我們不難發現資料分析行業中存在了很多的內容，這些內容就是使得資料分析行業不斷進步的過程，所以，我們要順應這個時代的發展，才能夠立於不敗之地。
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