預測，開啟未知2016

在當下，大數據技術已經瓦解以往單一業務運營模式，建立起新產業形勢，2016年大數據領域有哪些需要關注、思考的熱點？

2016年大數據領域會發生什么？在世界范圍內，大數據未來將被如何應用？它會像今天這般備受關注，還是將化為平常融入生活？考慮到如今在深層神經網絡和規范性分析方面取得的進展，你可能覺得這個問題很好回答。而實際上，來自業界的大數據預測大不相同，下面就來看看到底哪些大數據預測值得關注。為你開啟并不遙遠的未來世界。

數據平民崛起

甲骨文公司預測一種新型用戶：數據平民（Data Civilian）會崛起。該公司稱：“雖然復雜的數據統計可能仍局限于數據科學家，但數據驅動的決策不會是這樣。在未來一年，更簡單的大數據發現工具讓業務分析員可以尋找企業Hadoop集群中的數據集，將它們重新做成新的混搭組合，甚至運用探索性機器學習方法來分析它們。

“大數據”會消亡

Nucleus Research公司公開發表了不同意見，預測我們所知道的大數據會消亡。該公司稱：“在過去兩年，每家公司及其人員似乎都推出了某種形式的大數據解決方案。是該告別新奇事物綜合癥（shiny object syndrome）的時候了。用戶會像對待任何數據那樣對待和訪問大數據，而不是著手解決大數據分析這一項龐大又艱巨的任務。

風險投資公司更關注大數據給出的結論

據Opera Solutions公司的高級副總裁Keri Smith聲稱，由于風險投資公司往數據初創公司紛紛投入資金，是時候開始提出尖銳的問題了。Smith問道：“大數據解決方案真正的投資回報率（ROI）如何？公司如何才能跨過部門級部署這個階段，讓大數據在整個企業創造的價值實現最大化？又有哪些有意義的使用場合適用于眾多垂直領域？要是貴公司現在沒有提出這類問題、積極尋求答案，應該很快就會。

機器學習和人的洞察力組合滲透新行業

Spare5公司的首席執行官Matt Bencke表示，我們在2016年會看到數據絕地武士（Data Jedis）的興起。他寫道：“將來被人工智能改變的工作會比以往任何時候都要多，‘數據絕地武士會變成最搶手的員工。機器學習和人的洞察力這對組合會滲透到新行業，包括醫療保健和安全行業，員工需要靈活適應以提供不同服務，不然就會落在后面。

數據科學在銀行界大放光彩

數據科學咨詢公司Profusion的首席執行官Mike Weston預測，數據科學在銀行界會大放光彩。他寫道：“金融業是率先采用數據科學技術/方法的行業之一。不過，所有銀行服務公司采用數據科學的步調遠遠沒有統一。2016年，我預計這種局面會有所改變。更好地利用數據和服務個性化會從金融市場進入到零售銀行領域。這會給市場營銷、客戶服務和產品開發帶來深遠影響。”

人工智能和認知計算

讓個性化醫療成為現實

先進的人工智能引起機器人成為統治者，這種場景嚇壞了Elon Musk。不過據Franz公司的認知科學家兼首席執行官Jans Aasman聲稱，應該將人工智能歸為“友好的技術”這一列。他說：“2016年及以后，人工智能和認知計算將使個性化醫療成為現實，幫助拯救患有罕見疾病的病人，并改善整體的醫療保健狀況。”

首席洞察官成為

大數據整理過程的關鍵領導者

Blazent公司首席技術官辦公室負責人Michael Ludwig認為，首席數據官（CDO）會成為信息技術領域的“新寵兒”，但不是每個人都這么認為，其中包括PROS公司的首席遠見官Craig Zawada。“2016年我們會開始看到被任命的首席數據官日漸式微，這是過去的一種角色。相反，2016年會出現首席洞察官，這類人將成為大數據整理過程中的關鍵領導者。”

大數據讓娛樂更加“娛樂”

喜歡鼓樂？FirstFuel Software公司的首席數據科學家Badril Raghavan表示，那么你一定會愛上2016年。“在今后幾個月，我們會看到企業和個人利用數據和分析工具，面對包括能源、體育、社會公益和音樂在內的眾多行業，提供個性化、引人入勝的體驗。比如說，人們將來可以利用數據，根據個人喜好（例如偏愛鼓樂）改編歌曲。”

機器學習、大數據自動化

和人工智能大放異彩

Infosys公司高級副總裁兼平臺、大數據和分析部門主管Abdul Razack表示，機器學習、大數據自動化和人工智能在2015年大出風頭，明年會出更大的風頭。大數據自動化已經在發展，不過明年“會得到更廣泛的應用，人的獨特能力（即拿來復雜問題后給出創造性的解決辦法）顯得更重要。”特斯拉的無人駕駛汽車內置了機器學習技術，但明年，“機器學習會悄悄進入到千家萬戶，讓我們身邊的物件不僅僅是聯網而已。

大數據泄密事件頻發

大數據領域的“沮喪的黛比”（ Debbie Downer）獎授予BlueTalon公司的首席執行官Eric Tilenius，因為他預測，大企業爆出大數據泄密事件的步伐可能會加快。他寫道：“2016年，缺乏統一的數據治理，可能會導致企業界迄今面臨的最大的安全方面沖擊——這相當于移動技術的問世給傳統企業邊界帶來的沖擊。依賴支離破碎的方法來控制數據訪問，即面對不斷變化的數據格局采用不一致的政策，只會在企業數據保護方面留下大洞。”

非數據專業人才也會投身大數據

OLAP-on-Hadoop提供商AtScale公司的首席營銷官Bruno Aziza表示，不是數據專業人才的那些人也會積極投身于大數據。他寫道：“隨著Hadoop變得更容易被非數據專業人才訪問，營銷人員會開始訪問更多的數據，以便做出更合理的決策。可以借助Hadoop更深入更全面地了解數據，這讓營銷人員能夠洞察消費行為、從而做出決策，并了解客戶消費旅程背后的流程。”

高性能計算漸成主流

存儲巨頭DDN預測，我們會看到更多的高性能計算技術進入到主流，特別是由于它涉及存儲。該公司表示：“2016年，來自高性能計算行業的存儲、數據管理和應用程序加速等技術會繼續以更快的速度被利用起來，以滿足企業對性能和規模越來越高的要求，因而會以更快的速度取代傳統的IT基礎設施。”

物聯網2.0出現

Zebra Technologies公司預測，我們會看到物聯網2.0出現。“物聯網市場會由過去的閉源、專有的第一代解決方案，變成更成熟、基于行業標準、可靈活適應的解決方案。借助開源方法，企業組織能夠從數量更多的服務提供商及其各自的API當中作一個選擇。”

生產工作負載與分析技術充分結合

MapR Technologies公司的首席執行官John Schroeder預測，能夠同時處理分析型工作負載和事務型工作負載的融合平臺會迎來巨大飛躍。“2016年，由于各大領先公司獲得將生產工作負載與分析技術結合起來，迅速調整，以適應客戶偏好、競爭壓力和商業環境所帶來的好處，我們會看到融合方法成為主流方法。這種融合加快了企業組織“從數據到行動”的周期，并縮短了數據分析到業務影響之間的時間差。”

責任編輯 李娜