大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

1、大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢大數(shù)據(jù)的黃金時代回顧我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)保持高速發(fā)展態(tài)勢，各級政府和企業(yè)大力推進，技術創(chuàng)新取得明顯突破，大數(shù)據(jù)應用推進勢頭良好，產(chǎn)業(yè)體系初具雛形，支撐能力日益增強。未來大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展將迎來“黃金時代”，產(chǎn)業(yè)集聚將進一步特色化發(fā)展，創(chuàng)新驅動仍將是產(chǎn)業(yè)發(fā)展主基調，大數(shù)據(jù)融合應用進程加速，為做大做強數(shù)字經(jīng)濟、帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級提供新動力。商業(yè)智能企業(yè)決策正在經(jīng)歷的轉變將延續(xù)到未來。處理大數(shù)據(jù)的目標使效率越來越高，成本不斷減少，從而造就了基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能，對中小企業(yè)甚至初創(chuàng)公司來說更為重要。這一趨勢將延續(xù)到未來及以后，處理大數(shù)據(jù)的成本將繼續(xù)降低，但以下情況除外：使用云端商業(yè)

2、智能的費用將提高。數(shù)據(jù)分析將提供更好的數(shù)據(jù)可視化模型和自助式軟件。向新市場和新地區(qū)擴張的決策將基于大數(shù)據(jù)。x年的云趨勢創(chuàng)造利基x年，更多的人將熟悉云應用，專業(yè)化和利基工作將得到發(fā)展，就像在所有其他行業(yè)里一樣，從而帶來額外的研究選擇和更多的業(yè)內競爭。擁有零售、區(qū)域性增長等專長的數(shù)據(jù)科學家將逐漸成為常態(tài)。混合云雖然云提供了便利的大數(shù)據(jù)存儲和處理解決方案，但愿意把“所有”數(shù)據(jù)都放到云端的企業(yè)少之又少。x年，混合云的使用應該會大幅增長，因為混合云兼具二者的優(yōu)點，本地數(shù)據(jù)管理可以與云的便利性結合起來。其他部門也將使用云通常來說，it部門是其他部門使用云的“中間人”。然而，云技術的使用已經(jīng)變得非常簡單?，F(xiàn)

3、在，銷售和營銷、人力資源等其他部門也能直接使用云。隨著更多的人可以訪問敏感信息，安全將成為一個重要問題。x年的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析將包含可視化模型x年，對2800名商業(yè)智能專家的一項調查預測，數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)將成為一股重要趨勢。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的范疇已經(jīng)擴大，不僅包括對數(shù)據(jù)分析和關系的理解，還包括呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，以挖掘更深層次的商業(yè)洞見。其結果就是，作為一種把數(shù)據(jù)變成可用洞見的方法，可視化模型越來越受歡迎。日益改善和演變的可視化模型已經(jīng)成為從大數(shù)據(jù)中獲取洞見的必要組成部分。人腦能高效地處理視覺圖像。在這個過程中，大腦使用了潛意識，讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息?？梢暬瘓D表利用了大腦的圖像識別能

4、力，出色的可視化模型將成為處理龐大數(shù)據(jù)集的更好選擇，也是x年重要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。預測分析很多企業(yè)利用“歷史上的”大數(shù)據(jù)分析來預測未來的行為。然而，在進行此類預測時，對當前最新數(shù)據(jù)的分析更有價值。俗話說，“過去的成績不能保證以后的成功”，這也適用于商業(yè)智能領域。預測分析為用戶提供了一個優(yōu)勢，能夠實時“了解客戶”，具有不可思議的創(chuàng)收潛力。（規(guī)范性分析還處于初期階段，今后幾年內可能還不會成為一股強勁的趨勢。）x年的物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)擴張。如何利用來自物聯(lián)網(wǎng)設備的信息，則完全是另一個問題。改善零售x年，消費者和企業(yè)主將受益于越來越多的傳感器和來自各種消費類設備的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)能收集信息，使企業(yè)可以更有

5、效地把產(chǎn)品推銷給潛在客戶。懂技術的公司已經(jīng)開始投資基于傳感器的數(shù)據(jù)分析，這將使他們可以追蹤其商店內人流量最大的區(qū)域。重塑醫(yī)療現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)被用來制定醫(yī)療方案，但或許也將重塑人們就醫(yī)和支付醫(yī)療費用的方式。新的可穿戴技術能追蹤用戶的健康狀況，使醫(yī)院和診所得以改善醫(yī)療質量。聯(lián)網(wǎng)設備可以提醒患者服藥、鍛煉和注意血壓的劇烈變化。改變網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)新的網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)將在x年成為一個棘手的問題?？梢灶A見，心懷叵測的黑客將想方設法入侵物聯(lián)網(wǎng)。x年10月，黑客利用物聯(lián)網(wǎng)發(fā)動攻擊，使網(wǎng)絡大面積癱瘓。隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴張，全球網(wǎng)絡基礎設施的薄弱環(huán)節(jié)也將繼續(xù)增多。人工智能和機器學習提供了解決之道，它們將變得越來越普及。由于設

6、備彼此之間的聯(lián)系更加緊密，安全專家必須學會利用人工智能和機器學習程序。x年的機器學習機器學習是計算機的訓練過程，現(xiàn)在被企業(yè)用于各種各樣的商業(yè)行為，比如實時廣告、模式識別、欺詐識別和醫(yī)療。但在x年，機器學習將變得更聰明、更快速、更有效。advertisement公司的商務拓展總監(jiān)羅納德范龍（ronald van loon）說：“機器學習技術正在迅速發(fā)展，你的數(shù)字業(yè)務需要轉向自動化。機器學習算法從大量的結構化數(shù)據(jù)和文本、圖像、視頻、語音、肢體語言、面部表情等非結構化數(shù)據(jù)中學習，可用于從醫(yī)療系統(tǒng)、電子游戲到自動駕駛汽車的所有領域，擁有無限廣闊的應用前景，為機器打開了一個新的維度?！苯逃谝呀?jīng)出現(xiàn)了

7、利用機器學習來改善教學的事例。例如，加利福尼亞州立大學要求教職員工尋找和使用免費或低成本的教學材料。為了簡化這一過程（用免費或低成本的教學材料取代以前的課程材料非常耗時），intellus learning提供了一個解決方案：把4500多萬個在線資源編入索引，并教會（利用機器學習技術）程序/算法作出推薦。老師可以把免費或低成本的材料上傳至課程材料管理系統(tǒng)，供學生使用。醫(yī)療識別不同疾病，并做出正確診斷，這是機器學習研究的一個目標。醫(yī)療行業(yè)一直在開發(fā)能識別和診斷疾病的計算機和算法。在德克薩斯大學奧斯汀分校，研究人員發(fā)明了把多個腫瘤生長模型結合起來的全自動方法。機器學習算法能自動識別大腦腫瘤。機器學

8、習已經(jīng)被用于各種醫(yī)療行為，包括：行為矯治流行病爆發(fā)預測藥物研發(fā)放射檢查電子病歷診斷和疾病識別x年的人工智能人工智能研究目前致力于開發(fā)使人機交互更加自然的算法以及訓練這些算法的方法。目標是用自然的人類語言來回答復雜的提問。人工智能和機器學習使通常需要人類決斷的工作有了自動化的可能，這些工作包括如下技能：閱讀手寫材料識別面部表情學習認知能力，比如規(guī)劃和利用部分信息進行推理gartner research公司副總裁大衛(wèi)瑟爾利（david cearly）說：“人工智能技術正在迅速發(fā)展，企業(yè)將需要對技能、流程和工具進行大力投資，以便成功地利用這些技術，構建人工智能強化系統(tǒng)。投資領域包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)整合

9、、算法和訓練方法選擇，以及模型建立。包括數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)人員和業(yè)務流程所有者在內的多方必須展開合作?！眊luon平臺亞馬遜也使用了人工智能。亞馬遜的推薦引擎利用人工智能來預測用戶的興趣，準確率約為5%至10%。為了提高預測準確率，亞馬遜與微軟合作，共同推出了一個新平臺，把機器學習用于人工智能訓練。這個新平臺名為gluon，可供各種技能水平的人工智能開發(fā)人員使用。據(jù)稱，gluon平臺可以讓人工智能開發(fā)人員更容易設計和開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡。gluon平臺將落戶亞馬遜aws服務。gluon界面是“開源且易于使用的”。人工智能和網(wǎng)絡安全哈佛商業(yè)評論寫道：“諷刺的是，面對利用人工智能進行的黑客攻擊，我們的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用來防御和攻擊網(wǎng)絡設施，還可以擴大黑客的攻擊面，也就是讓黑客擁有更多的攻擊手段。企業(yè)領導得到的建議，是要了解人工智能安全研究的最新進展。”隨著企業(yè)認識到開發(fā)網(wǎng)絡安全程序的重要性，人工智能將