2016年發生了許多事情。谷歌的阿爾法算法在圍棋比賽中擊敗了李世石,區塊鏈實現了快速發展,全球各地的政府都在大舉投資智慧城市。和往年一樣,我將為你提供未來一年的大數據趨勢,之前我提供了2014年、2015年和2016年的大數據趨勢。2017年有望成為大數據里程碑的一年。大數據的炒作終于結束了,因而我們總算終于可以著手于大數據。這就是為什么我將2017年稱為智能年。那么,2017年的哪些大數據趨勢會對你的組織產生影響? 讓我們來看看2017年大數據的七大趨勢。
1. 支持區塊鏈的智能合約:區塊鏈2.0
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2016年,在許多媒體的關注下,區塊鏈在分布式技術領域快速發展,這能在很大程度上改變組織和社會。許多組織正在探索區塊鏈解決方案。包括70多家世界上最大的銀行的R3聯盟關系,力圖在其各自的區塊鏈平臺發展方面投資近6,000萬美元。雖然四家知名銀行離開了這個聯盟,但這依然表明銀行在進一步探索這項技術方面是認真的。
然而,交易結算不是區塊鏈技術的最大機會,其真正的可能性是在區塊鏈上記錄智能合約。智能合約仍是傳統合約,但是是以代碼形式記錄的。它和IFTTT描述的形式類似,只是要比后者復雜得多。當區塊鏈聯系在一起時,能夠產生新形式的組織,如分散式的自治組織。
最知名的智能合約平臺是以太坊。以太坊是一個分散的應用平臺(DApps),完全按照程序運行,沒有任何欺詐、審查或第三方干擾的可能。雖然以太坊仍然是一個非常年輕的平臺,并且在應對不隨意的復雜交叉函數中面臨一些挑戰,但是在像以太坊這樣的平臺上連接在一起不可逆轉的智能合約的機遇是巨大的。多個創業公司正在開發類似的平臺,如Synereo,Maidsafe或最新的Ardor平臺。他們都在嘗試建立分散的互聯網。2017年,我們將會看到這些平臺的成長,當然我們也可能會看到與這些平臺有關的一些問題。然而,分散式互聯網技術正在緩慢發展,智能合約將成為區塊鏈2.0的重要組成部分。
2. 深度學習變得更加智能,使我們更接近通用人工智能
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算法業務有改變社會的潛力,2016年算法技術的發展顯著加快。計算機算法贏得了圍棋比賽,能夠翻譯它不了解的語言,甚至可以通過查看臉部圖像從而識別罪犯。人工智能不會就此止步,在未來的幾年中,我們將越來越多地走向一種通用人工智能形式,比如Siri也可以開車。
由于深度學習,通用人工智能逐漸成為可能。深度學習是機器學習的一個子領域,靈感來自人類大腦神經網絡,其目的是創建可以在大量數據中尋找規律的人造神經網絡。由于全球科學家都能訪問更強大的計算能力和大數據集,深度學習正變得越來越普及。因此,在2017年,我們將會看到許多能夠對我們生活造成重大影響的深度學習應用。
深度學習算法不是由人類訓練而成。相反,它們被暴露于海量數據集、數百萬個視頻/圖像/文章等之中,算法必須自己確定如何識別不同的對象、句子、圖像等。因此,它能夠提出人類無法想到的解決方案。舉個例子,一組算法剛剛開發出一種加密算法,而人類無法通過其永遠不會使用的模式進行破譯。因此,如果在2017年,你感覺你的電腦用一種秘密的代碼對你說話,那可能是真的。
3. 會話式人工智能:智能應用將徹底變革交互體驗
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2017年,互聯設備將變得真正智能化。機器人、自動駕駛汽車或船只、無人機和任何其他物聯網產品將變得越來越智能化。這些設備將會更好地理解用戶并使產品或服務適應用戶的需求。 軟件更新將通過無線電完成,從而減少不斷購買新產品的需求。
當這些智能設備連接到諸如Siri,Alexa,Viv,Cortana或Google Home之類的智能應用程序時,將會產生無數種可能性。會話式人工智能將啟用與這些智能應用程序的高級會話。目前,這些應用程序主要用于控制你的手機、播放音樂或訂購比薩餅,但在2017年,這將發生翻天覆地的變化。
Alexa的擁有者們已經能夠在家里控制他們的汽車并打開引擎,但很快你就可以用你的聲音控制幾乎所有的設備。特別是作為下一代Siri而創造的Viv的發展將能夠做出你所要求的任何事情。同樣,正如微軟CEO薩提亞·納德拉所說,這些智能應用程序將會成為下一代應用程序。2017年,我們將看到這些智能應用與許多物聯網設備融合。隨著亞馬遜結合宣布推出一款專注于會話式人工智能的新型啟動加速器,會話式人工智能將改變你的組織應對客戶的方式。
4. 與物聯網相關的數據泄露將造成嚴重破壞
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物聯網不斷發展。2016年,大約65億臺設備連接到互聯網,預計到2020年將增長到500億臺設備。2016年,物聯網相關的分布式拒絕服務(DDoS)大規模攻擊第一次出現,由于連接設備缺乏安全性,這次攻擊擾亂了美國東海岸的互聯網。僵尸網絡感染了成千上萬的連接設備,比如路由器或智能相機,并使用這些設備來啟動DDoS攻擊,干擾了數百萬人的互聯網。
不幸的是,2017年可能會發生更多與物聯網有關的攻擊。簡單地說,由于缺乏安全性,物聯網連接的設備是非常脆弱的。許多開發智能牙刷、智能相機、兒童智能玩偶或任何你能想到的智能連接設備的組織,都沒有嚴肅對待數據安全性。同樣,黑客可以劫持你女兒的芭比娃娃,以監視你的孩子或者干擾數百萬人的網絡。各國政府和監管機構必須介入以迫使連接設備的制造商將其物聯網設備提到最高保護級別,因為只需一個互聯網連接就能用一個病毒感染一個網絡并將弄垮整個網絡。
5. 混合現實技術將大大改善數據可視化和決策制定
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增強現實(AR)和虛擬現實(VR)技術在過去幾年中已經走了很長的路。隨著《口袋妖怪:Go》的推出,增強現實技術在2016年迎來了關鍵時機,該游戲在短短幾個星期內用戶數量超過1億。顯然《口袋妖怪:Go》與想要了解其數據的大型公司并不十分相關,但要了解增強、虛擬或混合現實技術對我們社會的影響,它仍然非常重要。2016年也推出了幾款新的虛擬現實設備,其中包括PlayStation VR,該設備可以讓4000多萬購買PlayStation 4的游戲玩家快速進入虛擬現實。這又是一個標志性的時刻。
盡管增強現實或虛擬現實技術可能對會議室不是很有用,但混合現實的理念可能對其有很大幫助。混合現實是虛擬世界與現實世界的融合,一些啟用這些功能的設備包括Microsoft Hololens MR頭顯或尚未發布的魔法飛躍。混合現實將為組織提供巨大的機會來更好地執行手頭的任務,以及更好地了解組織生成的數據。
制造業中已經有許多通過混合現實實現更好的維修、更快的產品開發或改進庫存管理的例子。此外,混合現實將幫助決策者了解(非常)復雜的數據集,使他們能夠做出更好的決策。2017年,為混合現實開發的產品和應用將會增加,各類組織可以使用這些產品和應用來改進決策或提供更好的產品或服務。
6. 大數據自助服務解決方案將催生大數據應用
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隨著大數據的炒作告一段落,組織開始看到他們的數據為他們的業務提供了寶貴的見解。組織希望將數據貨幣化。慢慢地,他們開始明白,其實所有的公司都是技術公司。因此,他們應該把他們的數據看作是他們業務的核心。然而,對于許多組織來說,不可能在高級大數據分析系統和/或聘請大數據科學家或分析師上花費數百萬,因為它們無力承擔這樣的費用。幸運的是,2017年將迎來大數據自助服務解決方案的增長。
自助服務大數據分析讓組織使其數據貨幣化,并利用來自這些數據的見解來改善其業務。這些解決方案不需要幾個月的規劃和準備或IT基礎架構的開發。相反,你可以簡單地連接數據源并開始工作。這些平臺將實現敏捷性,短時間實施性,并提高中小型企業的生產效率。世界上有大約1.25億中小型企業,這是一個值得抓住的巨大市場。大數據自助服務解決方案使組織無需考慮數據類型(無論是結構化,半結構化還是非結構化)就能準備數據,因此可能成為2017年大數據采用的殺手級應用程序。
7. 通過混合數據進行意義建構將給高管賦能
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我們周圍的世界正在迅速變化,組織需要了解這種不斷變化的環境以保持競爭力。然而,這種意義建構不僅應該由C級高管或高級管理人員來完成。相反,組織應該使真正的決策者能夠從數據中獲得正確的見解。組織內的真正決策者不是高級管理人員或C級管理人員,而是面向客戶、出售服務或在工廠生產產品的員工。這些見解可以通過我稱為混合數據的方法獲得。結合內部和外部數據以及結構化和非結構化數據,從而獲得有價值的見解。
由于大數據分析,2017年將會看到更多的組織賦予員工正確的知識。組織將采用諸如Apache Spark、Hadoop的工具或諸如Tableau Software、ClearStory Data或Periscope等可視化工具,最終為真正的決策者提供做出正確決策所需的見解。這將會改變組織內的權力平衡,因為知識等于權力。同樣,這也要求高級管理人員和C級管理人員在行為上的改變。然而,如果做得適當,就能提高效率,降低成本,擴大員工權利,增強盈利能力,同時提升員工滿意度。
2017年:智能年
在大數據方面。2017年將是令人振奮的一年,我稱之為智能年。我們終于能看到智能合約發展成為第一個分散化的自治組織。深度學習中的突破將慢慢地把我們引向通用人工智能,結合對話式人工智能的智能應用程序將改變我們如何與組織的互動。那些組織開始通過數據洞察賦予員工權力,并使用大數據自助服務解決方案將來改善自我。不幸的是,大數據的這些智能應用也將導致數據泄露的增加,對組織和消費者造成很大的傷害。總而言之,這將是一個激動人心并且智能的一年。
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