大数据软件行业在近年来取得了显著的发展，主要体现在以下几个方面：
数据开发平台的兴起
随着数字化转型的推进，数据开发工作从技术部门向各业务部门延伸，数据开发的门槛亟需降低。
行业内厂商利用低代码（或零代码）思想，通过抽象大数据开发过程中常用的技术和流程，提供统一的集成界面，构建数据开发平台，以降低数据开发门槛，解决业务赋能痛点。
技术发展趋势
云原生架构：将大数据应用迁移至云端，利用云计算的弹性、可扩展性等优势。
容器化技术：便于部署、管理和维护，提高系统的灵活性和可移植性。
AI技术：增加机器学习、自然语言处理等，实现更智能、高效的数据处理。
应用场景的拓展
大数据平台技术的应用场景不断扩大，包括医疗、金融、工业制造等领域，不仅可以优化业务流程，还可以提高运营效率、节约资源成本，进而推动产业数字化、智能化发展。
数据管理技术的发展
数据管理技术包括关系数据库、NoSQL数据库和NewSQL数据库等，这些技术各有优势，能够满足不同场景下的数据存储和管理需求。
大数据分析框架
随着大数据存储技术的突破，数据分析技术也伴随着发展起来，各种大数据分析框架如Hadoop、Spark等广泛应用于数据分析和处理。
软件测试技术的发展
大数据技术的不断发展，不仅提升了软件性能，也使得软件测试技术面临新的挑战和机遇，需要更高效的测试方法和工具来应对大数据环境下的测试需求。
综上所述，大数据软件行业在技术、应用和市场等方面都取得了积极的进展，但仍面临一些挑战，如核心技术自主化、细分市场改进、人才培养和产业协同创新等。未来，随着技术的不断进步和应用场景的进一步拓展，大数据软件行业将继续保持快速发展势头。