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2017 數據科學屆的六大預測！
2017-01-19
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如今數據給業務增長和利潤創造了前所未有的機會。近十年來,隨著先進的數據技術和出眾的分析工具的出現，使得企業經營者可以從他們的數據資產獲得眾多利潤,但他們中大部分才剛剛涉及到數據潛力的皮毛。數據科學正使得企業能夠前所未有的利用其潛力。

McKinsey report 在2013年發布的一份報告中預測,全球商界會在未來十年中面臨數據科學專業人員的 嚴重短缺,尤其是擅長從大量的靜態和動態的(實時)數據中獲取競爭情報的  “150萬名分析師”。

隨著這個的預測的成真,企業對數據管理的日益重視以及高等教育機構是使整個行業正以全新的方式應對這種短缺，而這種方式僅僅在幾年前才被完全理解。數據科學行業內的動蕩將貫穿2017年,同時伴隨著更多的發展和可能性。

數據科學的力量

為了更好地理解為什么數據科學是商業成功的關鍵,需要理解這幾個先決條件:

· 數據科學有不可取代的能力能夠隨時隨地準確解決業務問題。
· 數據科學能實現更好的業務決策和更準確的決策影響研究。Harvard Business Review 在之前的研究中指出,當頂級公司根據數據實行決策時，其收益通常比同行業高出6%。
· 當人類的直覺和經驗都失敗時，數據科學可以對未來做出更精確的預測。伴隨著數據科學,進行商業活動時不再需要依靠猜測了。
· 有了高效的智能設備和分析平臺，已經能夠實現客戶跟蹤?？蛻魧崟r數據采集能夠提供準確的答案。
鑒于以上信息,可以理解為什么在這個關鍵時刻，數據科學正在經歷一場全球性的革命。以往由于科學和技術的局限性，制約數據科學的力量的因素在逐漸消退,與此同時數據管理行業在2017年也將迎來一些重大變化，這些變化將席卷全球數據科學實踐。

以下是對2017年數據科學行業發展趨勢的預測。

預測1: 機器學習引領行業發展

問答網 Quora上曾有個提問—機器學習將如何影響數據科學行業。紐約大學的首席科學家、副教授Claudia Perlich 認為,鑒于數據科學和機器學習(ML)的密切關系,未來的商業分析離開機器學習將無法生存。同時他也預計,隨著機器學習與數據科學家關聯性的與日俱增，掌握機器學習的基本技能很快會成為開始數據科學職業生涯的必備前提。

機器學習熱將在2017年繼續在數據科學家中升溫。組織機構也將投入更多精力去聘請、吸引擁有扎實機器學習技能的數據科學家，從而豐富其數據科學部門。

預測2: 物聯網數據流將征服傳統商業智能

美國咨詢公司Gartner幾年前做出了這些預測,這在2017年將越發具有關聯性。傳感器驅使設備將繼續席卷人類社會的方方面面,商業智能(BI)平臺中約有50%的將利用事件數據流。這一趨勢將催生新一代商業智能解決方式——從例如天氣預報、制造、電氣、語音識別,和健康監測系統等大量附加應用設備中捕獲和獲取實時數據。與此同時，隨著自主分析,商業智能供應商和SaaS提供者提供的分析功能將變得越來越難以區分。

根據美國通用電氣公司的行業互聯網見解報告,物聯網(IoT)市場在未來20年內對全球GDP的貢獻將達到10-15萬億美元，這可以在數據科學市場中日益普及的物聯網技術中預見。與此同時IBM、英特爾、Verizon和微軟都在積極招聘具有物聯網能力的數據科學家。

預測3:大數據技術支出將會激增

美國咨詢公司Gartner還預測,到2016年，圍繞著大數據的商業影響的混亂和不確定性是可預見的。忠于這個預測,大部分圍繞大數據的真實VS感知價值展開的辯論已經基本解決,同時大數據技術已經從早期的“誕生”階段日益成熟。如今，相比以往任何時候大數據技術對于取得前沿數據科學的成功，已經越發主流且至關重要。而這一重要的關系在2017年只會增加。

直到現在,只有30%的企業經歷了大數據革命,但是2017年必將見證大數據方面投資的持續增長，尤其是當控制“數據的體積、速度和種類”的成本已經大幅下降。根據Information Week,大數據分析銷售到2019年將達到1870億美元。

預測4: Hadoop的持續增長的市場

與日益增長的大數據解決方案的承諾,2017年將會看到一個技術的自然增長，比如已經證明Hadoop能夠對企業IT預算產生積極的影響。

Hadoop不僅會持續提供一個集中的平臺,用以清潔、存儲、和處理大量的數據,它也將對抗標準IT解決方案的高昂成本問題。Hadoop提供了一個很好的解決方案來處理各種各樣的應用程序，比如預測分析、ETL、數據可視化、數據挖掘、數據倉庫、物聯網,或者點擊流分析。今天,類比商業大數據管理系統，Hadoop被認為是一個最受歡迎的單一的,可擴展的并且實惠的替代品。它的受歡迎程度在2017將與日俱增。

在2015 - 2016阻礙了Hadoop的增長唯一的限制是收入問題,但最終大數據技術的日益普及將為Hadoop打開一個收入市場。Hadoop市場預測?？J為2017 - 2022年,這擴張的市場在2020 年超過160億美元。另外,Hadoop和大數據分析市場報告表明這相互依賴的市場將在2017年末帶來約139億美元的創收。

預測5:數據科學行動——醫療商業智能和分析

具有洞察力的德勤公司研究描繪了一個2020年高度技術智能化和數字化的病人監護世界。

隨著視頻會議等技術和可穿戴設備變得更加普遍,不久的將來精通科技的患者會逐漸通過數字平臺滿足日常衛生保健需求。到2020年,醫院和臨床中心將只為關鍵的醫療和監護的患者而保留?？偟膩碚f,未來的醫療行業正走向數字醫療平臺,這一趨勢于2017年將更加明顯。

2017年,消費者的預期:

· 醫生病人護理決策咨詢數據驅動的解決方案

· 醫療保健服務正逐漸朝著4P模型——“預防化、預測化、個性化、參與化?！霸谶@個范式,病人將成為一個在評估和選擇適當的治療過程中有全面的知情權和授權的一方。


預測6：截止到2017年底25%的企業將聘請首席數據官(CDO)

7 Big Data Trends in 2016 的讀者會發現,Gartner做出了上述預測。

CDO被認為是負責數據策略,數據治理和策略管理,同時也將對數據質量,隱私和安全,和生命周的期管理負責。這一趨勢表明,未來一年在全球的業務方面將經歷一個集成的數據驅動的文化。CDO是推動更多的數據科學在他們的部門使用的主要驅動因素。他們了解先進分析的需求和數據科學可以提供一個企業的許多好處。

這一切意味著什么呢?

Yelp的數據科學家Scott Clark認為，得益于數據科學，一個針對Yelp網站微小的改變,將對“數以百萬計的人”產生一個巨大的影響。

只有隨著例如大數據,Hadoop,物聯網這樣的聯合技術的快速發展和使用，數據科學的快速和精準才有可能實現，這些都將在2017年繼續發展進化。數據洪流從線上、移動端、社會、和物聯網網絡涌入,最終將對全世界的企業主產生影響。作為一個整體的持續增長到2017年及以后，數據科學將有助于更好地理解這些趨勢和幫助數據管理行業。


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