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動蕩過后，大數據前路在何方？
2019-10-14
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動蕩過后，大數據前路在何方？

作者 | Jansfer

來源 | AMiner

2019年是數據和分析領域的結構轉變的一年，這一年發生了大量的企業收購與合并，許多企業的業績發生了陡崖式的變化。鑒于此，來自全世界數千名數據科學家和業務分析師將聚集在紐約，尋找當前商業和技術生態系統混亂的答案。

下周，來自全世界數千名數據科學家和業務分析師將聚集在紐約，參加今年的主要數據行業活動Strata，他們將尋找當前商業和技術生態系統混亂的答案。2019年是數據和分析領域的結構轉變的一年，這一年發生了大量的企業收購與合并，許多企業的業績發生了陡崖式的變化。鑒于數據世界中的所有這些變化，今年科學家們討論的內容可能會有所不同。

2019年的收購浪潮只是一個開始。也就是說，我們并沒有考慮商業智能領域的根本轉變。相反，隨著企業尋求最大化商業智能(BI)投資，我們看到了一種自然的進步——獲得更快，更簡單，更準確的見解。商務智能正在逐漸脫離數據科學家的掌控之中，轉移到決策者的手中，這就是為什么我們要在BI的解釋方面看到更多的整合而在演示方面更少。

動蕩過后，大數據前路在何方？

在創業社區中，似乎有一條不成文的規定：如果你的標語中沒有“AI”，那么你就不會受到投資者的青睞。但這背后不僅僅是炒作。企業正在大數據生命周期中前進?，F在，公司正處于從其數據中尋求可操作且可訪問的見解的階段。只有人工智能的機器學習應用才能理解如此龐大的數據集。而且我不是在談論基于人工智能的Netflix基于你過去歷史的觀看建議。我正在談論將AI的優勢推向嚴重影響收入和競爭優勢的道路上。

在海量數據集上實現有效實時BI所需的本地處理能力非常昂貴。本地技術是為批量處理而構建的，但今天的企業不能等待需要數小時或更長時間的工作。這就是為什么數據遷移到云已經過度加速的原因。而現在是時候讓公司利用運行其業務的云特定版本的應用程序來獲取此舉的成果。新的應用程序項目從云原生版本開始。然而，90%的企業應用程序都是為了在本地運行而構建的，這也就意味著這些應用程序需要大規模定制或完全重建才能在云上運行。

在外部世界，幾乎沒有討論不涉及隱私和安全的數據。然而，在今年的Strata上，我希望在數據本身的背景下提高隱私和安全問題。今天，由于轉向云端，數據安全在數據和分析社區中被視為大型技術和基礎設施公司關注的問題，而不是他們的直接責任，而不是緊迫的會議問題。

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