:::: MENU ::::

TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

锐眼洞察 | 2018年的大数据行业发展趋势(翻译)

Ideas

锐眼洞察 | 2018年的大数据行业发展趋势(翻译)

作者:Keith D. Foote

原文:Big Data Trends for 2018

译者:TalkingData副总裁 皮山杉

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

物联网(IoT)的扩张为数据管理领域增添了大量新的大数据来源,正成为2018年及之后主要的大数据趋势之一。而笔记本电脑、智能手机、机器上的传感器都为物联网共享了大量的数据。

那些具有足够灵活性来管理数据,并将数据转换为有价值的商业智能的组织,会有机会获得显著的竞争优势(或保持竞争优势)。而随着大数据的增长,各类业务也试图跟上这个趋势,并且努力将数据转化为有用的洞察。商业智能是保持竞争力的关键,而数据分析提供了所需的最新信息。

2017年,一些公司扩展其软件或服务,将大数据表现为可视化和图表。这使得研究人员能够更有效地收集和处理有关普通人群的信息,改善客户体验。以及可以让领导者能够简化决策过程。

提供云服务的公司数量也将在2018年继续增长,从而实现有竞争力的定价,并让较小的企业访问大数据资源。

商业智能 2018发展趋势

组织决策目前正在经历一个升级,这在2018年将继续发展。在2017年,大数据处理的目标是提高效率、不断降低成本。 反过来,这又使得基于大数据的商业智能对中小企业乃至初创企业更为重要。 这一趋势将持续到2018年,此外,大数据处理的成本持续下降,预计趋势如下:

  • 基于云计算的商业智能将会增加。
  • 分析将提供持续改进的数据可视化模型和自助服务软件。
  • 关于拓展新市场和新地域的决定将基于大数据。

云计算 2018发展趋势

 从小做起

在2018年,随着越来越多的人熟悉云应用程序,就像其他行业一样,专业化分工和小众工作将会发展。这反过来又将创造更多的研究选择和更多的行业竞争。专业化的数据科学家,如了解地区零售业、区域增长等,将逐渐普遍。

混合云

虽然云为存储和处理大数据提供了一个便捷的解决方案,但很少有人愿意将“组织内”数据的“全部”转移。在2018年,混合云的使用会大幅增长,因为这种组合提供了两全其美的方案。内部部署数据管理平台可以综合利用到云服务的便利性。

让更多部门可使用云服务

通常,IT部门将作为其他部门访问云服务的“中介”。但是,随着与云技术的接口已经变得相当容易。其他部门,如销售、市场或人力资源等部门现在可以直接访问云服务。而随着越来越多的人能够访问敏感信息,数据安全成为一个重要问题。

数据分析 2018发展趋势

分析将包括可视化模型

2017年中,通过对2800名经验丰富的商业智能专家的调查,可以预计数据可视化和数据探索将成为一个重要趋势。数据探索已经扩展到不仅包括对数据分析和关系的理解,还包括展示数据的方式,以揭示更深入的业务洞察。因此,可视化模型作为将数据转化为可用洞察的一种方式变得越来越流行。不断改进的可视化模型已经成为获取大数据洞察的一个重要组成部分。 (目前,他们还有些笨拙、粗糙的一面,但可以一点点逐步进化。)

人类大脑有能力高效地处理视觉模式。这个活动会使用到潜意识,并允许决策者通过快速扫描来处理信息。强大的可视化使得大脑模式识别的能力得到提升,有效的可视化模型将成为处理大型数据集的首选方法,也是2018年重要的大数据趋势之一。

预测分析

许多企业已经通过使用“历史”大数据的研究来支持对未来行为的预测。然而,目前更新的研究在做出这些预测时更有价值。商业智能的世界里,“过去的结果不是未来成功的保证”这句古老的谚语依然如此。预测分析为用户提供了优势,通过实时“了解客户”来提升增加利润的巨大潜力。 (惯例分析仍处于起步阶段,未来几年可能不会成为推动趋势)。

IoT 2018发展趋势

IoT将继续增长。来自这些设备的信息如何被使用是完全不同的。

改善零售业

在2018年,消费者和企业经营者将从各种持续增长的客户所拥有的设备传感器和数据中获利。IoT的信息收集,可以让企业更有效地向潜在客户推销其产品。精通技术的公司已经开始投资于基于传感器的分析,这将使他们能够跟踪其最受顾客喜欢的商店区域。

重塑医疗保健行业

大数据现在被用于推动医疗保健解决方案,但也可能重塑人们获得医疗保健的方式,以及他们如何为此付费。新的可穿戴技术可监控个人的健康状况,使医院和诊所能够提高医疗质量。患者可以通过联网设备提醒他们服用处方药、锻炼身体,并在血压水平急剧变化时收到警报。

改变信息安全的挑战

新的互联网安全挑战在2018年会成为一个问题。据预测,黑客将寻求破坏性目的来尝试侵入IoT。在2016年10月,黑客利用物联网进行攻击,造成大部分互联网的瘫痪。

随着物联网的不断发展,全球互联网基础设施的薄弱环节也将持续增长。人工智能和机器学习提供的解决方案将逐渐变得更受欢迎。随着设备之间的互连越来越多,安全专家将需要学习如何使用AI和ML程序。

机器学习2018发展趋势

机器学习是计算机程序的训练过程,目前正被企业组织用于各种活动,如实时广告、模式识别、欺诈检测和医疗保健。但到2018年,它将会变得更加智能、更快、更高效。

广告业务发展总监Ronald Van Loon表示:

  “你的数字业务现在需要走向自动化,而机器学习技术正在迅速发展。机器学习算法从大量的结构化或非结构化数据中进行学习,例如:文字、图像、视频、声音、肢体语言和面部表情。这为医疗系统、视频游戏和自动驾驶汽车的应用开辟了新的领域。”

教育

最近,为了改进教学艺术,已经开发一些使用机器学习的尝试。例如,加利福尼亚州立大学已经敦促其教师在教学课程中寻找和使用免费或低成本的教材。为了简化这一过程(用以免费或低成本的材料取代以前的课程材料是非常耗时的),Intellus Learning提供了一个解决方案,通过索引超过4500万在线资源和教学(通过机器学习)程序/算法来提出建议。教师可以将免费或低成本的教材上传到课程资料管理系统中,供学生使用。

医疗保健

识别不同的疾病并正确诊断,是机器学习研究的目标之一。医疗行业一直在开发能够识别和诊断疾病的计算机/算法。得克萨斯大学奥斯汀分校的一个研究小组创建了一个全自动的方法来结合肿瘤生长模型。机器学习算法自动识别脑肿瘤。机器学习已被用于各种医疗工作,包括:

  • 行为修改
  • 疫情爆发预测
  • 药物发现
  • 放射研究
  • 电子病例
  • 诊断和疾病鉴定

人工智能2018年发展趋势

人工智能研究目前主要集中在开发允许人类和技术彼此更自然地进行沟通的算法,以及训练这些算法的方法。目标是能用人类的自然语言来回答复杂的问题。 AI和ML使通常需要人为判断的工作自动化成为可能。这些工作包括:

  • 阅读手写材料
  • 人脸识别
  • 学习
  • 认知技能,如使用有限信息进行规划、推理

Gartner Research副总裁David Cearly表示:

 “人工智能技术正在迅速发展,组织将需要在技能、流程和工具方面进行大量投资,以成功利用这些技术并构建人工智能增强系统。投资领域可以包括数据准备、整合、算法和训练方法选择以及模型创建。包括数据科学家、开发人员和业务流程负责人在内的多个人员需要共同协作。”

Gluon平台的演进

亚马逊大量使用人工智能。亚马逊的推荐引擎使用AI来预测客户的兴趣,准确度大概在5-10%之间。为了提高预测的准确性,亚马逊已经与微软联手提供了一个新颖的尝试,使用机器学习来训练AI实体。这个名为“Gluon”的新平台允许各种技能水平的AI开发人员使用。 Gluon平台被描述为使得AI开发者更容易设计和开发神经网络。

Gluon平台建立在Amazon Web Services上。 Gluon界面是“开源的,随时可用”。关于访问Gluon的详细信息,请点击” https://github.com/gluon-api/gluon-api/”,然后访问到Gluon界面入门。

AI和网络安全

哈佛商业评论写道:

“具有讽刺意味的是,我们最好的防范基于AI的黑客攻击是通过使用AI。人工智能可以用来保卫和攻击网络基础设施,也可以增加黑客可以攻击的攻击面,也就是黑客进入系统的方式。建议商业领袖熟悉人工智能安全和安全研究的最前沿研究。”

随着企业意识到开发网络安全程序的重要性,人工智能将变得更受欢迎。一个构造良好的AI防御系统可以处理多年的攻击历史,并学习各种攻防战略。它可以创建普通用户行为的基线,然后搜索异常,比人类处理要快得多。这比起维护一个安全专家团队来处理日常的网络攻击要便宜得多。人工智能也可以用来制定防御策略。预计AI在2018年也将更多地参与网络安全。

Leave a comment

随时欢迎您 联系我们