2017年大数据市场趋势的6大预测

[ 物联网在线导读 ] 本文主要呈现了2017年大数据市场的6个预测:① 人工智能重新流行;②大数据带来管理优势或竞争优势;③公司专注于业务驱动的应用程序;④数据敏捷性区分赢家和输家;⑤区块链转变精选的金融服务应用;⑥机器学习最大化微服务影响。

大数据

图片来自“视觉中国”

市场已经从希望学习和了解新的大数据技术的技术人员,进化到想要了解新项目、新公司以及最重要的,组织如何从这些技术上真实获益的客户。根据John Schroeder,MapR Technologies, Inc.的执行主席和创始人的说法,大数据部署的加速主因已经转移到了数据的价值上。

John总结了他对2017年市场趋势的看法,形成以下六个主要的预测:

1、 人工智能(AI重新流行

在上世纪60年代,Ray Solomonoff奠定了人工智能的数学理论基础,介绍了归纳推理和预测的通用贝叶斯方法。1980年,美国人工智能协会第一次全国会议(AAAI于斯坦福举行,标志了理论在软件开发中的应用。AI现在又回到主流的讨论中,引发了机器智能、机器学习、神经网络、认知计算等一系列流行语。为什么AI有年轻化的趋势?这里面有个三V想法:速度,变化和体量

可以利用现代和传统的处理模型来支持三V的平台可以横向扩展,提供高达传统平台10-20倍的成本效率。

谷歌已经记录了,简单的算法对大型数据集频繁执行,比其他方法使用较小的数据集产生的结果更好。我们将看到,将人工智能到用于高容量重复任务时具有最高价值,在这样的任务中,一致性比以主观误差和人力成本为代价来获得人类直观的监督来说,更加有效。

2、大数据带来管理优势或竞争优势

在2017年,管理与数据价值的拔河将是核心焦点。企业具有关于他们的客户和合作伙伴的大量信息。领先的组织将在正规化和非正规化的案例之间管理他们的数据。正规化的用例数据需要管理数据质量和血统,从而一个监管机构可以报告和跟踪源数据的转换。这是强制的和有必要的,但对于非正规化的用例较为受限,这样的用例包括客户360,或者,在更高的基数、实时和混合的结构化和非结构化能产生更有效结果的场景下,提供服务。

3、公司专注于业务驱动的应用程序,以避免数据湖泊成为沼泽

在2017年,组织将从“建立它,它们就会来”的数据湖的方法,迁移到业务驱动的数据方法。今天的世界需要分析和操作能力,以实时在个例层面解决客户问题,处理索赔和设备接口。例如,任何电子商务网站必须提供个性化的建议和实时价格查询。

通过将分析与运营系统相结合,医疗机构必须处理有效的索赔和防止欺诈索赔。媒体公司目前通过设置机顶盒提供个性化内容。汽车制造商和拼车公司针对汽车和司机进行规模化的互操作。交付这些用例需要一个敏捷的平台,平台可以提供分析和业务处理的能力,以从额外的用例(从后端分析到前台业务中增加价值。在2017年,组织将积极推进超越“问问题”的方法和架构,以推动初始和长期的商业价值

4、数据敏捷性区分赢家和输家

当DevOps提供持续交付时,软件开发已经变得敏捷。在2017年,处理和分析模型将会继续发展,提供与组织实现数据敏捷类似级别的敏捷。在上下文中理解数据并采取相应业务行动的能力,是竞争优势的来源,而不是简单地拥有一个大数据湖。

敏捷处理模型的出现将使相同的数据实例支持批处理分析、交互分析、全局消息、数据库和基于文件的模型。当一个单一的数据实例可以支持更广泛的工具集时,更灵活的分析模型也将被启用。最终的结果是一个灵活的开发和应用平台,支持最广泛的处理和分析模型。

5、区块链转变精选的金融服务应用

在2017年,将在金融服务中有精选的、转型的用例,这些用例的出现将对数据存储和交易处理的方式具有广泛的影响。区块链提供了一个全球性的分布式总账,这将改变数据的存储和交易处理的方式。区块链运行在分布在世界各地的计算机上,链可以被全世界任何人看到。

交易被存储在块中,每个块均指向前一个块,每个块都打上了时间戳,并以一种不可改变方式存储数据。黑客无法破解的区块链,因为整个世界都能看到整个的区块链。区块链为消费者提供明显的效率。例如,客户不需要等待SWIFT交易,或担心中央数据中心泄漏的影响。对于企业来说,区块链能帮助节约成本,并提供了创造竞争优势的机会。

6、 机器学习最大化微服务(Microservice的影响

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