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2018年值得關注的5個大數據趨勢

責任編輯:cres

作者:Ryan Ayers

2018-06-13 10:10:10

來源:企業網D1Net

原創

隨著大數據系統日益高效,每年的大數據趨勢變得更具開創性。根據調研機構Forrester Research最近發布的營銷報告,隨著組織的領導者開始意識到大量使用大數據技術所需的工作量,人工智能(AI)正在超越其流行術語的階段。

隨著大數據系統日益高效,每年的大數據趨勢變得更具開創性。根據調研機構Forrester Research最近發布的營銷報告,隨著組織的領導者開始意識到大量使用大數據技術所需的工作量,人工智能(AI)正在超越其流行術語的階段。研究報告指出,實施人工智能來實現目標需要精確的部署、規劃和治理。盡管如此,該報告預測隨著大數據趨勢進一步傾向于人工智能,該技術將有巨大的改進。實際上,Forrester公司預計將重新設計數據分析和管理角色,這將改變智能交付物流和創建新的信息市場。這種預測很有可能發生,因為多達70%的企業計劃在2018年實施人工智能技術,比去年增加了50%以上。
 
然而,最近“福布斯”雜志發布的一篇文章從另一個角度看待人工智能的發展。這篇文章將人工智能作為一種資源,向消費者提供建議,為供應商提供暫定條款,并在工作場所引導員工,無需人工干預。該文章還預測,人工智能將對非結構化信息提供可操作的分析,這些信息可與大數據系統解析的結構化信息源的評估相媲美。此外,更多企業可以在未來幾個月內獲得使用數百TB的現有非結構化數據的能力。然而,2018年也是許多擁有這種信息量的公司(通常稱為數據湖)將要求人工智能計劃的投資回報的一年,如果資源不能產生可量化的改進,則可能會取消投資回報。
 
這只是對今年的人工智能和大數據發展提供了一個管窺。以下五個趨勢讓人們更加了解對2018年大數據發展的預期:
 
趨勢1:增強網絡安全
 
在法規要求的推動下,醫療護理提供商以驚人的速度推進了電子健康記錄的實施。不幸的是,醫療保健網絡安全違規行為一直在增長。事實上,近90%的醫療服務提供者在過去兩年中都經歷過數字安全漏洞的攻擊,每個漏洞平均成本損失為220萬美元。
 
由于特定醫療信息的高價值,網絡攻擊者為此被吸引。這種情況將會讓醫院承擔失去患者信任的風險,迫使醫療護理提供商為他們的數字領域提供安全支持。
 
趨勢2:改善社區警務
 
在美國,犯罪率在過去20年急劇下降。執法人員將這種改進歸功于1994年推出的一種名為CompStat的大數據技術。該系統分析美國各地的統計數據,幫助警察更好地了解和打擊犯罪。盡管有了這些重大改進,但官員們認為CompStat仍然沒有發揮其全部潛力。當工程師們提供額外的能力時,將會有更多的改進,這使得警察部門能夠監控過度使用武力的數據,并幫助預防犯罪。
 
趨勢3:擴展的物聯網(IoT)
 
如今,從家用電器到高級安全系統的各種電子設備都連接到互聯網,并共享實時數據。這些連接的設備組合起來形成物聯網(IoT)。物聯網現在正在發展成為吸引企業注意力的成熟資源。到2021年,物聯網支出預計將攀升至6萬億美元,分析師預測未來幾年將出現大量敏感的智能網絡設備。這一發展已經為企業使用人工智能和大數據解決方案利用物聯網產生的信息洪流奠定了基礎。事實上,分析師預測,2018年至2030年間,物聯網將為全球生產總值貢獻15萬億美元。
 
趨勢4:大眾的人工智能
 
人工智能正在超越企業巨頭的唯一權限。一種新的“即插即用”人工智能業務解決方案即將上市并已被許多組織使用。這項創新技術包括廣泛使用的聊天機器人和關鍵搜索引擎思想者等應用程序。
 
專家預測,大約75%的開發人員將在2018年年底之前將人工智能技術應用到他們的工作中。微軟和亞馬遜在開發Gluon網絡項目方面的合作促進了這種趨勢發展,它是一個用于人工智能開發者的開源的、易于使用的學習資源。由于這種透明度,大數據技術的市場已經接近340億美元的收入。
 
趨勢5:促進新職業角色的發展
 
首席數字官(CDO)的角色在2018年將具有更多的權重。目前,數據是全球最有價值的資源之一,首席數字官(CDO)的職責包括從數據中提取價值,更接近企業的行政領導人。資金來源相對于其組織規模而言較小的首席數字官(CDO)將面臨在未來一年提出必要的可衡量和可行的結果方面的挑戰。幸運的是,這些專業人員將擁有人工智能的靈活性和大數據分析的基礎,以推動這項事業的發展成為現實。首席數字官(CDO)具有睿智和敏銳的能力,利用人工智能開發結構化的和非結構化的大數據集,為所有業務單元提供解決方案,將獲得最有前途的職業發展。
 
企業、非營利組織和政府機構必須了解是什么因素激勵消費者和客戶,因為他們的需求和愿望會隨著時間的推移而發生變化。正因為如此,大數據加上人工智能技術將比以往更加趨向研發的前沿,為組織利益相關者提供可行的報告,這些報告是從大量專有數據中獲得的。

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