
2018年值得关注的5个大数据趋势
随着大数据系统日益高效,每年的大数据趋势变得更具开创性。根据调研机构Forrester Research最近发布的营销报告,随着组织的领导者开始意识到大量使用大数据技术所需的工作量,人工智能(AI)正在超越其流行术语的阶段。研究报告指出,实施人工智能来实现目标需要精确的部署、规划和治理。尽管如此,该报告预测随着大数据趋势进一步倾向于人工智能,该技术将有巨大的改进。实际上,Forrester公司预计将重新设计数据分析和管理角色,这将改变智能交付物流和创建新的信息市场。这种预测很有可能发生,因为多达70%的企业计划在2018年实施人工智能技术,比去年增加了50%以上。
然而,最近“福布斯”杂志发布的一篇文章从另一个角度看待人工智能的发展。这篇文章将人工智能作为一种资源,向消费者提供建议,为供应商提供暂定条款,并在工作场所引导员工,无需人工干预。该文章还预测,人工智能将对非结构化信息提供可操作的分析,这些信息可与大数据系统解析的结构化信息源的评估相媲美。此外,更多企业可以在未来几个月内获得使用数百TB的现有非结构化数据的能力。然而,2018年也是许多拥有这种信息量的公司(通常称为数据湖)将要求人工智能计划的投资回报的一年,如果资源不能产生可量化的改进,则可能会取消投资回报。
这只是对今年的人工智能和大数据发展提供了一个管窥。以下五个趋势让人们更加了解对2018年大数据发展的预期:
趋势1:增强网络安全
在法规要求的推动下,医疗护理提供商以惊人的速度推进了电子健康记录的实施。不幸的是,医疗保健网络安全违规行为一直在增长。事实上,近90%的医疗服务提供者在过去两年中都经历过数字安全漏洞的攻击,每个漏洞平均成本损失为220万美元。
由于特定医疗信息的高价值,网络攻击者为此被吸引。这种情况将会让医院承担失去患者信任的风险,迫使医疗护理提供商为他们的数字领域提供安全支持。
趋势2:改善社区警务
在美国,犯罪率在过去20年急剧下降。执法人员将这种改进归功于1994年推出的一种名为CompStat的大数据技术。该系统分析美国各地的统计数据,帮助警察更好地了解和打击犯罪。尽管有了这些重大改进,但官员们认为CompStat仍然没有发挥其全部潜力。当工程师们提供额外的能力时,将会有更多的改进,这使得警察部门能够监控过度使用武力的数据,并帮助预防犯罪。
趋势3:扩展的物联网(IoT)
如今,从家用电器到高级安全系统的各种电子设备都连接到互联网,并共享实时数据。这些连接的设备组合起来形成物联网(IoT)。物联网现在正在发展成为吸引企业注意力的成熟资源。到2021年,物联网支出预计将攀升至6万亿美元,分析师预测未来几年将出现大量敏感的智能网络设备。这一发展已经为企业使用人工智能和大数据解决方案利用物联网产生的信息洪流奠定了基础。事实上,分析师预测,2018年至2030年间,物联网将为全球生产总值贡献15万亿美元。
趋势4:大众的人工智能
人工智能正在超越企业巨头的唯一权限。一种新的“即插即用”人工智能业务解决方案即将上市并已被许多组织使用。这项创新技术包括广泛使用的聊天机器人和关键搜索引擎思想者等应用程序。
专家预测,大约75%的开发人员将在2018年年底之前将人工智能技术应用到他们的工作中。微软和亚马逊在开发Gluon网络项目方面的合作促进了这种趋势发展,它是一个用于人工智能开发者的开源的、易于使用的学习资源。由于这种透明度,大数据技术的市场已经接近340亿美元的收入。
趋势5:促进新职业角色的发展
首席数字官(CDO)的角色在2018年将具有更多的权重。目前,数据是全球最有价值的资源之一,首席数字官(CDO)的职责包括从数据中提取价值,更接近企业的行政领导人。资金来源相对于其组织规模而言较小的首席数字官(CDO)将面临在未来一年提出必要的可衡量和可行的结果方面的挑战。幸运的是,这些专业人员将拥有人工智能的灵活性和大数据分析的基础,以推动这项事业的发展成为现实。首席数字官(CDO)具有睿智和敏锐的能力,利用人工智能开发结构化的和非结构化的大数据集,为所有业务单元提供解决方案,将获得最有前途的职业发展。
企业、非营利组织和政府机构必须了解是什么因素激励消费者和客户,因为他们的需求和愿望会随着时间的推移而发生变化。正因为如此,大数据加上人工智能技术将比以往更加趋向研发的前沿,为组织利益相关者提供可行的报告,这些报告是从大量专有数据中获得的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09