下面是一些演講人的精彩觀點(diǎn)：

 

1.人們把數(shù)據(jù)稱為新石油和新電力，但它實(shí)際上是新資本，與創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù)的金融和人力資本相媲美。當(dāng)我們說數(shù)據(jù)是一種資本時(shí)，這不是在打比喻，而是實(shí)打?qū)嵉摹?ldquo;在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，資本是某個(gè)過程產(chǎn)生的資產(chǎn)，是其它一些商品或服務(wù)的必要輸入。數(shù)據(jù)符合這一定義。”——甲骨文的高級數(shù)據(jù)策略師Paul Sonderegger

 

2.速度與價(jià)值是公司關(guān)心的新指標(biāo)，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵的差異化因素。人們必須在一天或最多一周內(nèi)將數(shù)據(jù)發(fā)揮實(shí)際用途。Caserta說，現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學(xué)至關(guān)重要的原因是計(jì)算和存儲的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于幾年前。社會方方面面所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)急劇增加，我們要了解的是，關(guān)于數(shù)據(jù)，有哪些東西值得我們了解。——Caserta的創(chuàng)始人兼總裁Joe Caserta

 

3.雖然區(qū)塊鏈誕生不久，但它已經(jīng)處于第三階段了。第一階段是人們對比特幣的開發(fā)和接受，表明它很管用。第二階段是增加智能合約這個(gè)想法。如今，第三次浪潮已經(jīng)到來，新的公司采取了私有和公共密鑰管理，并根據(jù)區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)建了不亞于操作系統(tǒng)的東西。區(qū)塊鏈與大多數(shù)IT事物一樣正在發(fā)生變革并不斷增加功能，以“每小時(shí)100英里”的速度移動(dòng)。在接下來的12到18個(gè)月中，由于人們漸漸適應(yīng)了區(qū)塊鏈，它的部署將會加速。——Blockchain U Online的創(chuàng)始人Paul Tatro

 

4.軟件供應(yīng)商將繼續(xù)向最終用戶引入新的許可指標(biāo)，因?yàn)檫@么做的目的是產(chǎn)生盡可能多的收入并確保盜版不被盜用。云產(chǎn)品的復(fù)雜性的增加，并要求人們在必備功能和高級功能之間確認(rèn)實(shí)際需求，這說明著溢價(jià)現(xiàn)象肆虐。——LicenseFortress的聯(lián)合創(chuàng)始人Michael Corey

 

5.2018將是圖形大展拳腳的時(shí)代。由于組織要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來快速分析和查詢海量數(shù)據(jù)，它們越來越多地利用圖形數(shù)據(jù)庫來闡明關(guān)聯(lián)點(diǎn)的信息。由于圖形技術(shù)日趨成熟，這促進(jìn)了人們對它的認(rèn)可;它在金融服務(wù)、醫(yī)療、制藥、石油和天然氣等領(lǐng)域已經(jīng)得到了應(yīng)用;它的應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)超越了經(jīng)典的圖形技術(shù)問題;而且生態(tài)系統(tǒng)正在發(fā)展。——劍橋語義學(xué)(Cambridge Semantics)的首席技術(shù)官Sean Martin

 

6.傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫和其它的NoSQL系統(tǒng)在很多用例中并不適用，因?yàn)檫@些技術(shù)主要關(guān)注實(shí)體而不是關(guān)系。這正是圖形數(shù)據(jù)庫派上用場的地方。它們可以輕易發(fā)現(xiàn)、探索和理解復(fù)雜的關(guān)系。你可以利用數(shù)據(jù)關(guān)系中的洞察為客戶提供關(guān)聯(lián)度更高的實(shí)時(shí)體驗(yàn)，主動(dòng)打擊欺詐，并確保網(wǎng)絡(luò)的健康和無縫運(yùn)營。——Expero的首席風(fēng)險(xiǎn)官Scott Heath

 

7.數(shù)據(jù)運(yùn)維發(fā)現(xiàn)，很多開發(fā)運(yùn)維項(xiàng)自身集成了數(shù)據(jù)，并要求這些數(shù)據(jù)在余下的開發(fā)和測試中以相同的速度移動(dòng)，因此數(shù)據(jù)運(yùn)維(DataOps)將開發(fā)運(yùn)維(DevOps)提升到了一個(gè)新的水平。數(shù)據(jù)運(yùn)維日漸成為數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員和其他以數(shù)據(jù)為中心的專業(yè)人員的一種方法，可以實(shí)現(xiàn)敏捷的工作流程，同時(shí)也遵循數(shù)據(jù)治理要求。——Delphix的技術(shù)情報(bào)經(jīng)理KellynPot'Vin-Gorman

 

8.人工智能提出了很多難題，包括道德和倫理問題。雖然有人認(rèn)為人工智能必須讓人類可以理解才能使其“具有解釋力”，但這可能會產(chǎn)生不太有利的結(jié)果，例如不能用自動(dòng)駕駛汽車大幅降低交通事故死亡人數(shù)，不能大幅提高對可能患某些疾病的患者的確診率。因此，將人工智能限制在人類可以理解和確認(rèn)的范圍內(nèi)，限制了它的潛力，這本身可會導(dǎo)致兩難的道德困境。——哈佛大學(xué)伯克曼互聯(lián)網(wǎng)與社會中心的高級研究員David Weinberger

 

9.為了利用數(shù)據(jù)的強(qiáng)大功能，企業(yè)需要一個(gè)包羅萬象的可靠戰(zhàn)略，包括安全性、數(shù)據(jù)治理，乃至合適的技術(shù)。數(shù)據(jù)策略必須從業(yè)務(wù)目標(biāo)開始，人們始終要問“為什么”，以理解數(shù)據(jù)的用途。——Pythian的營銷與分析即服務(wù)副總裁Lynda Partner

 

10.接受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織將取得成功。在分析的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域里，轉(zhuǎn)型有五個(gè)必要條件：分析——以數(shù)據(jù)為核心;身份認(rèn)同——你想成為什么身份以及你的客戶和潛在客戶期望你成為什么樣的身份;消費(fèi)——了解所有數(shù)據(jù)消費(fèi)者的需求和期望;貨幣化——將數(shù)據(jù)貨幣化，以區(qū)分信息產(chǎn)品，解決方案和服務(wù);和溝通——這是成功的分析文化的核心，因?yàn)闆]有它，一切都無法存在下去。——SAS的最佳實(shí)踐，SAS研究所的業(yè)務(wù)解決方案經(jīng)理Anne Buff

 

11.如果你要了解自己的客戶，你首先要了解他們所處的位置，詳細(xì)了解他們周圍的情況，以及如何在適時(shí)地使用合適的信息與他們建立聯(lián)系。公司用人物、地點(diǎn)和事物的空間信息就可以通過了解它們之間的關(guān)系來收集相關(guān)的業(yè)務(wù)洞察。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，公司必須利用地址清理、標(biāo)準(zhǔn)化、地理編碼(geocoding)和反向地理編碼(reverse geocoding)。這樣就可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)資產(chǎn)。——Pitney Bowes的數(shù)據(jù)產(chǎn)品管理副總裁Dan Adams，

 

12.如今，僅僅了解過去發(fā)生了什么是不夠的，組織希望了解當(dāng)前正在發(fā)生的事情，以便它們能夠影響未來。云是新的實(shí)時(shí)基礎(chǔ)架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分，改變數(shù)據(jù)捕獲方法是實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)移動(dòng)的重點(diǎn)。但隨著組織轉(zhuǎn)向云和數(shù)據(jù)湖，獲取所需數(shù)據(jù)面臨很多難題。Gartner估計(jì)，10個(gè)數(shù)據(jù)湖泊策略中有9個(gè)已經(jīng)失敗了。獲得數(shù)據(jù)并不難，難的是獲得有意義的洞察。自動(dòng)化數(shù)據(jù)湖泊的端到端管道可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持續(xù)更新和合并。——Attunity的產(chǎn)品管理和營銷副總裁Dan Potter