2015是大數(shù)據(jù)分析發(fā)展強勁的一年，這種趨勢在2016年將繼續(xù)，但也會伴隨一些曲折。 比如人才爭奪、更多的硬件和軟件創(chuàng)新，以及企業(yè)利用數(shù)據(jù)方式方面要尋求改變。

在硬件方面，我們將會看到更多的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備，提高各行業(yè)的智能化水平；在軟件方面，我們會看到更加成熟且易用的分析平臺和解決方案，激發(fā)企業(yè)的競爭力。

今天我們所說的“高級分析”在未來可能就是基本標準。 我們仍然處于大數(shù)據(jù)分析的早期階段，這些計算情報僅可以輔助日?；顒樱ㄟ€是缺乏有針對性的營銷活動、產(chǎn)品推薦。這意味著仍然有很大的創(chuàng)新空間。 風險投資家也很清楚這一點，正在大舉投資初創(chuàng)企業(yè)，包括人工智能、機器學習、大數(shù)據(jù) 。

隨著企業(yè)發(fā)展變得更加數(shù)據(jù)驅動化，他們將需要小心平衡人才的選拔、流程的改進和技術的選型。所以，來看看下面的2016年主要看點。

1大家都在學人工智能和機器學習

人工智能(AI)和機器學習能力將在更多類型的平臺和軟件中使用。

當然，你可以借助開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家的幫助，包括沃森api , 微軟Azure機器學習api , 亞馬遜機器學習服務 ，以及一些開放源碼項目， 比如由谷歌提供的TensorFlow 機器學習庫。

未來也會有投資機構更多地資助這類創(chuàng)業(yè)公司，比如為數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員提供人工智能開源平臺的H2o.ai，剛收到 B輪2000萬美元融資。還有一家被稱為風險掃描儀的基金組織，幫助企業(yè)了解創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，目前正在跟投66個國家的超過 897人工智能公司 ，共計39.8億美元資金。

Gartner 建議企業(yè)，有必要考慮如何使用先進的機器學習，以在2016年保持競爭優(yōu)勢。

2數(shù)據(jù)分析思維突然流行起來

那些對數(shù)字有更好的理解的人，比那些還在秉承“數(shù)據(jù)相關的不確定性 ”的同行更有優(yōu)勢。誤差允許決策者從幾個可能性中做出合理的決策，因此，你不能傾向于依賴一個數(shù)字作為絕對的、無可爭辯的事實，而是需要鍛煉你的批判性思維。

當然，企業(yè)中并不是每個人都需要成為分析師。但是目前的趨勢是，大學中已經(jīng)對研究生、本科生開設實際應用數(shù)據(jù)研究課程。他們被教導批判性地思考數(shù)據(jù)背后的問題，而不是接受的數(shù)據(jù)顯示的。

3數(shù)據(jù)管理得到更多關注

許多企業(yè)繼續(xù)掙扎在數(shù)據(jù)管理上，因為找到準備的數(shù)據(jù)并不容易。

根據(jù)全球咨詢公司Proviti最近的一項調查顯示，三分之一的公司仍然缺少信息安全政策、數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)分類管理。然而，如果企業(yè)考慮到數(shù)據(jù)涉及到企業(yè)戰(zhàn)和相關的安全和隱私風險，那么必須重視數(shù)據(jù)管理。

4物聯(lián)網(wǎng)在獲取數(shù)據(jù)中被寄予厚望

物聯(lián)網(wǎng)設備觸角涉及各行各業(yè)，可以獲取眾多數(shù)據(jù)，包括從收集影響天氣因素、到影響工業(yè)生產(chǎn)、再到如何指導個人消費者購物上。

CSC稱2016年是“數(shù)據(jù)走進實際生活的一年”。然而，正確的獲取物聯(lián)網(wǎng)設備上的數(shù)據(jù)并不容易。當物聯(lián)網(wǎng)感知設備成為新常態(tài)那天到來，在零售業(yè)、汽車行業(yè)，甚至在網(wǎng)上和其他日常生活中，消費者將開始期待獲得別人的相關設備情況和經(jīng)驗。這是2016年將要面對的巨大挑戰(zhàn)。

5物聯(lián)網(wǎng)同樣涉及隱私漏洞

更多的物聯(lián)網(wǎng)設備上必然也會存在更多的個人信息。在過去一年的創(chuàng)新競賽中可以看到，一些物聯(lián)網(wǎng)設備制造商未能構建安全系統(tǒng)，無法達到消費者期望的水平。 FTC已經(jīng)開始要求設備制造商，生產(chǎn)連接物聯(lián)網(wǎng)的安全系統(tǒng)和產(chǎn)品。

但是，由于法律法規(guī)還不完善，一些高調違反隱私的事件可能成為2016年的一些頭條新聞。也因此，物聯(lián)網(wǎng)設備安全可能作為制造商主要宣傳的亮點，成為品牌區(qū)別的標志。

6.數(shù)據(jù)的價值將繼續(xù)擴大

越來越多的軟件產(chǎn)品包括某種形式的分析功能。

這些產(chǎn)品彼此互連通過api,這樣他們就可以根據(jù)需要共享數(shù)據(jù)。例如,應用程序性能監(jiān)控(APM)解決方案幫助DevOps團隊，確保他們的軟件可以提供了一個良好的用戶體驗。然而,連接到社交網(wǎng)絡和企業(yè)軟件的一些APM的解決方案，也能更好地理解他們的軟件的商業(yè)價值和商業(yè)影響。簡而言之,以前用于特定的基于角色的目的的不同數(shù)據(jù)集，將繼續(xù)以新的方式組合在一起,從而產(chǎn)生新的見解。比如我們的目標在于更好的理解阿爾茨海默病或其他方面更有效率 。

注：文章翻譯自informationweek.com，作者Lisa Morgan

翻譯：許冬琦

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