2017年大數據行業應用的7大趨勢

2017年對於大數據來說將是令人振奮的一年，有望成為大數據的宏大之年。深度學習中的突破將逐漸帶領我們走向人工整體智能，智能的應用與對話性人工智慧的結合將改變我們與公司互動的方式。那麼，2017年大數據的哪些趨勢可能會影響到你的公司呢？

1. 區塊鏈激活下的智能合約：區塊鏈2.0時代

分散式科技能夠徹底改變企業與社會，因此媒體對這方面關注頗多，區塊鏈在2016年越來越火，許多企業組織都開始探究區塊鏈模式。全世界擁有超過70家大型銀行的R3 Partnership，力圖對其區塊鏈平台的發展進行近6000萬美元的投資。雖然四家卓越的銀行離開了這個財團，但其餘銀行都將繼續專心探索這種科技。

然而，轉賬業務並不是區塊鏈技術最大的機遇所在。真正的機遇在於通過區塊鏈儲存智能合約。智能合約是用數據記載的傳統合約。它們有點像是「如果這樣，那麼那樣」的一些陳述句，只不過比那種句子要複雜得多。當這些句子組合在一起的時候，就可以形成像分散性自治組織一樣的新型組織形式。

最知名的智能合約平台要屬Ethereum。這家公司就是一個分散性的平台，專門為完全按程序運行，不會出現任何詐騙、審查以及第三方干涉的應用軟體服務。儘管Ethereum還是一個初期平台，並在『involuntary hard forks』上遇到了一些困難，但在像Ethereum這種平台上鏈接不可逆的智能合約機遇巨大。許多初創企業正在開發類似的平台，比如Synereo、Maidsafe和最新的Ardor。它們都在試圖建立分散性互聯網模式。2017年我們會見證這些平台的成長，同時也會見證它們所遇到的一些問題。然而，分散性互聯網的科技正在緩慢發展，智能合約將成為區塊鏈2.0時代的一個重要組成部分。

2. 深度學習技術智能化，更接近人工整體智能

演算法業務擁有改變社會的潛力，也在2016年展現出了其發展水平的顯著性增長。演算法技術不但贏得了圍棋比賽，它還可以翻譯它並不懂的語言，甚至可以僅僅通過識別一張圖片中的臉偵查出一個罪犯。人工智慧不會僅僅止步於此，在接下來的時間裡人類將更加接近一種人工整體智能的模式：比如說一個可以幫你開車的Siri。

由於深度學習這種技術，人工整體智能逐漸變得可能。深度學習是指受人腦中的神經網路所啟發的分域化的機器學習，意在建立可以從巨大數據量中找到事物規律的虛擬神經網路。如今，由於激增的計算機能力以及全球科學家接觸到的龐大數據的出現，深度學習已被廣泛運用。因此，2017年我們將會看到許多影響我們生活的新型深度學習的應用。

深度學習演算法不是由人類培訓出來的。他們暴露於巨大的數據組、成千上萬的視頻/圖片/文章之下，而這些演算法必須為自己找出識別不同物體、句子、圖像的方法。結果就是，它們能夠想出前所未有的方法。例如，一組演算法運用人類不會用的組合形式開發了一組人類無法解開的加密演算法。因此，如果在2017年你覺得電腦對你說了某些聽不懂的話，那情況也許屬實。

3. 對話式人工智慧：智能應用將顛覆交互模式

連接設備在2017年會變得真正智能。不論是機器人、自動駕駛的汽車、船隻和無人機，還是物聯網的其他產物都將會變得相當智能。這些設備會在了解用戶需求這方面獲得極大進步，並且更加適應用戶所需求的產品與服務。軟體更新將通過無線完成，減少了持續更換設備的需要。

當這些智能設備與智能應用連接到一起時，就如Siri、Alexa、Viv、Cortana和Google Home，能產生出無盡的可能性。這些對話性的人工智慧與智能應用可以實現高水平的交互。這些應用現如今大多隻用於操縱移動設備、播放音樂或者訂購一個披薩，但到2017年將發生翻天覆地的改變。

Alexa 用戶現在已經能夠在家操縱他們的車打開引擎，不過很快他們將可以用他們的聲音操縱其一切設備；被認為是第二代 Siri 的 Viv 將執行你發出的任何命令。正如微軟公司的首席執行官 Satya Nadella 所稱，這些機器人將會成為下一代應用設備。2017 年我們將見證這些智能應用與許多物聯網設備的融合，並且亞馬遜開發出一個針對新型對話性人工智慧的創業孵化器，這將大大改變你的組織與客戶對話的方式。

4. 物聯網相關數據的破壞將成為一場浩劫

物聯網一直在持續發展。2016年，約有65億的設備接入互聯網，這個數字預計在2020年會增長到500億。在2016年也發生了第一次大規模的物聯網相關的分散式拒絕服務攻擊（DDoS攻擊）。這場干擾了美國東海岸互聯網的DDoS攻擊之所以能夠成功，是由於連接型設備中安全保護的缺失。一個殭屍網路感染了如路由器、智能相機之類的成千上萬的連接設備，並利用這些設備發動了一場DDoS攻擊，因而干擾了百萬人民的網路。

不幸的是，由於人人都知道物聯網連接型設備缺乏安全保護，極其脆弱，2017年可能會出現更多物聯網相關的攻擊。許多開發了智能牙刷、智能相機、智能玩偶或者其他你能想到的智能連接設備的公司完全沒有嚴肅考慮過數據安全的問題。正因如此，黑客將可能挾持你女兒的芭比娃娃來暗中監視你的孩子，或者使得百萬人的網路崩潰。政府以及監管者必須介入，迫使連接型設備製造商提高其物聯網設備安全等級並調至最高，因為僅僅需要一個互聯網連接與一個病毒就可以感染整個網路並且讓該區域的網路崩潰。

5. 混合現實將極大改善數據可視化與決策制定

增強現實（AR）與虛擬現實（VR）在過去的年間已經得到了很多發展。AR 在 Pokémon Go 遊戲出現之時到達了關鍵性的節點，在短短几周之內獲得了超過1億的用戶。顯然易見的是，Pokémon Go 與希望了解並分析其數據的大公司不太相關，但其對於了解增強現實、虛擬現實或者混合現實對社會的影響來說尤為重要。2016年也出現了幾種新型VR設備，其中就包括PlayStation VR，超過4000萬的玩家購買了PlayStation 4設備，因此PlayStation VR給他們帶了全新的體驗。

AR或VR可能對會議室不太有用，但混合現實這個概念可能就會派上用場。混合現實是虛擬世界與現實世界的融合，一些能夠實現這種融合的設備包括微軟的全息透鏡和還未發布的 Magic Leap。混合現實將會帶給公司大量的機會，既能更好地完成當前的任務，又能更好地理解公司所收集的數據。

現今，一些混合現實的形式已經在製造業中得到應用，實現更好的修理、更快的產品發展和改良的存貨管理。此外，混合現實將助力決策者對於複雜數據組的分析理解，從而使他們做出更好的決策。2017年我們將見證混合現實在其產品與應用軟體上的發展，而企業可以利用這些來提高其決策水平、改善產品或服務質量。

6. 大數據自助服務方案將推動大數據應用

大數據的大肆宣傳終於遠離了我們，企業開始看到，他們的數據為業務帶來了極具價值的洞察力。企業開始期望將數據化為利潤。他們開始漸漸明白，實際上所有的公司都是科技公司。正因如此，他們應該把數據視為業務的核心內容。然而，對於很多公司來說，他們絕不會花費大量金錢開發高級大數據分析系統，或雇傭大數據科學家和分析家，因為他們覺得，公司還不夠強大，用不著這些人才。

自助式的大數據分析使企業將其數據轉為利益變得可能，並運用這種洞察力改善其業務能力。這種方案不需要好幾個月的悉心計劃，也不需要開發一個IT設備。你僅僅需要連接你的數據源，然後繼續工作。這些平台擁有靈活而短暫的安裝過程，能夠為中小型企業帶來更多生產力。世界上大約有12.5億中小型企業，因此這將是一個巨大的市場。不論是何種數據、結構如何，都可以幫助公司實現數據裝備的大數據自助式分析，因此也能夠在2017年成為大數據應用的殺手級應用。

7. 對混合數據的理解將會賦權員工

世界在飛速改變，公司需要了解這種變化的環境來保持自身的競爭力。然而，這種理解不應該只由高管或高級經理完成，而應通過對數據的分析，從正確的視角賦權真正的決策者。一個公司中真正的決策者既不是高管也不是高級經理，而是真正接觸客戶、銷售服務或者在工廠中生產產品的員工。這種視角可以通過一種混合數據的方式來提供。通過結合內外部數據、有結構無結構的數據進行分析，可以獲得有價值的視角。

2017年到來之時，由於有大數據分析，更多的公司將向其員工傳授正確的知識。公司將會使用像Apache Spark、Hadoop或者像Tableau Software、ClearStory Data或Periscope這種可視化工具，最終給予決策者最需要的洞察力。因為知識就是權利，這將使得一個公司內部的權力平衡得到改變。正因如此，這將會改變高級經理或企業高管的行為。然而，如果正確地賦權，它將增加效率、減少開銷、提高員工權力、提高獲利能力，並將持續改善員工滿意度。

翻譯來自：蟲洞翻翻

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