2018年，更多(duo)的(de)人將熟(shu)悉云應用，專業(ye)化和利基工(gong)作將得到(dao)發展，就像(xiang)在(zai)所有其他行業(ye)里一樣，從而帶來額外的(de)研究選擇和更多(duo)的(de)業(ye)內競爭。擁有零售(shou)、區(qu)域性增長等專長的(de)數據(ju)科學家將逐漸(jian)成(cheng)為常態。

混合云

雖然(ran)云(yun)(yun)(yun)提(ti)供了(le)便利的(de)大數據存儲和處理解(jie)決方(fang)案，但(dan)愿意(yi)把 所有 數據都(dou)放到云(yun)(yun)(yun)端(duan)的(de)企業(ye)少之又少。2018年，混(hun)合(he)(he)云(yun)(yun)(yun)的(de)使用應該會大幅增長(chang)，因為混(hun)合(he)(he)云(yun)(yun)(yun)兼具二者的(de)優點，本(ben)地數據管理可以(yi)與云(yun)(yun)(yun)的(de)便利性結合(he)(he)起(qi)來。

其他部門也將使用云

通常(chang)來(lai)說，IT部(bu)門(men)是其他部(bu)門(men)使用云(yun)的(de) 中(zhong)間人(ren) 。然而(er)，云(yun)技術的(de)使用已經變得非常(chang)簡單。現(xian)在，銷(xiao)售和營銷(xiao)、人(ren)力(li)資(zi)源等(deng)其他部(bu)門(men)也(ye)能直接(jie)使用云(yun)。隨著更多的(de)人(ren)可以訪問(wen)(wen)敏感(gan)信息，安全將成為一(yi)個重要(yao)問(wen)(wen)題。

數據分(fen)析將包含可視(shi)化模型(xing)

2017年，對2800名(ming)商業智能(neng)專(zhuan)家的(de)(de)一項調(diao)查預(yu)測，數(shu)據(ju)可(ke)(ke)視(shi)化和數(shu)據(ju)發現(xian)將成(cheng)為(wei)(wei)一股重要(yao)趨勢。數(shu)據(ju)發現(xian)的(de)(de)范疇已(yi)經(jing)擴大，不(bu)僅包括(kuo)(kuo)對數(shu)據(ju)分(fen)析和關系的(de)(de)理解，還包括(kuo)(kuo)呈現(xian)數(shu)據(ju)的(de)(de)方式(shi)，以挖掘更深層次的(de)(de)商業洞見。其結果(guo)就(jiu)是，作為(wei)(wei)一種(zhong)把數(shu)據(ju)變成(cheng)可(ke)(ke)用洞見的(de)(de)方法，可(ke)(ke)視(shi)化模(mo)型越來(lai)越受歡迎。日益改(gai)善和演變的(de)(de)可(ke)(ke)視(shi)化模(mo)型已(yi)經(jing)成(cheng)為(wei)(wei)從大數(shu)據(ju)中(zhong)獲取洞見的(de)(de)必要(yao)組成(cheng)部分(fen)。

人腦(nao)能(neng)(neng)高效地(di)處理視覺圖(tu)像。在這個過程中，大(da)腦(nao)使用(yong)了(le)潛意識，讓(rang)決(jue)策者可(ke)以(yi)通過迅速掃描圖(tu)像來(lai)處理信息(xi)。可(ke)視化圖(tu)表利用(yong)了(le)大(da)腦(nao)的圖(tu)像識別能(neng)(neng)力(li)，出色的可(ke)視化模型將(jiang)成為處理龐大(da)數據集(ji)的更好選擇，也是(shi)2018年(nian)重要的大(da)數據趨勢之(zhi)一。

預測分析

很多企業(ye)利(li)用(yong) 歷史上的(de)(de) 大(da)數據分析來(lai)預測未來(lai)的(de)(de)行(xing)(xing)為。然而，在進行(xing)(xing)此類預測時，對當(dang)前最新數據的(de)(de)分析更有價值。俗話(hua)說， 過(guo)去的(de)(de)成績(ji)不(bu)能(neng)(neng)保證(zheng)以后的(de)(de)成功 ，這也適用(yong)于商業(ye)智能(neng)(neng)領(ling)域。預測分析為用(yong)戶(hu)提供了一個優(you)勢，能(neng)(neng)夠(gou)實時 了解客戶(hu) ，具有不(bu)可(ke)思(si)議的(de)(de)創收潛力。（規(gui)范性(xing)分析還處于初(chu)期(qi)階段(duan)，今后幾年內可(ke)能(neng)(neng)還不(bu)會成為一股(gu)強勁(jing)的(de)(de)趨勢。）

物聯網(wang)(wang)將(jiang)繼續擴張(zhang)。如何利用(yong)來自物聯網(wang)(wang)設備的信(xin)息(xi)，則完全是另一個(ge)問(wen)題。

改善零售

2018年，消費者(zhe)和(he)企業(ye)(ye)主將受(shou)益(yi)于越來越多的傳感(gan)器(qi)和(he)來自各種消費類設(she)備的數據(ju)。物聯網(wang)能收集信息，使企業(ye)(ye)可以(yi)更(geng)有效(xiao)地(di)把產品推(tui)銷給潛在客(ke)戶。懂技術(shu)的公司(si)已經開始投資(zi)基(ji)于傳感(gan)器(qi)的數據(ju)分析，這(zhe)將使他們可以(yi)追(zhui)蹤其商(shang)店內(nei)人流(liu)量最大(da)的區域。

重塑醫療

現在(zai)，大數據被(bei)用來制定醫(yi)療(liao)(liao)方案(an)，但或(huo)許(xu)也將重塑人(ren)們就醫(yi)和支付醫(yi)療(liao)(liao)費用的方式。新的可(ke)(ke)穿戴技術能追蹤(zong)用戶的健康狀(zhuang)況(kuang)，使醫(yi)院(yuan)和診所得以改善醫(yi)療(liao)(liao)質量。聯網設備可(ke)(ke)以提醒患者(zhe)服藥、鍛煉(lian)和注意血(xue)壓的劇烈變(bian)化。

改變網絡安全挑戰

新的網絡(luo)安全(quan)挑戰將在2018年(nian)成為一個棘手的問題(ti)。可以預(yu)見(jian)，心懷叵測的黑客將想方(fang)設法入侵物聯網。2016年(nian)10月，黑客利用物聯網發動攻擊，使網絡(luo)大面(mian)積癱瘓。

隨著物聯(lian)網(wang)繼續擴(kuo)張，全(quan)球網(wang)絡基礎設施(shi)的(de)薄弱環節也將(jiang)繼續增多。人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和機器(qi)學習(xi)提(ti)供(gong)了解(jie)決(jue)之(zhi)道，它們(men)將(jiang)變得越來(lai)越普及。由(you)于設備彼此之(zhi)間的(de)聯(lian)系更加緊密，安全(quan)專家必須學會利用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和機器(qi)學習(xi)程序。

機器學(xue)(xue)習(xi)是計算機的訓練(lian)過程，現在(zai)被企業用于各(ge)種各(ge)樣(yang)的商業行為(wei)，比如實時廣告、模式識別、欺詐(zha)識別和醫療。但在(zai)2018年，機器學(xue)(xue)習(xi)將(jiang)變得更聰明(ming)、更快速、更有效。

Advertisement公司(si)的(de)商(shang)務拓展總監羅納(na)德(de) 范龍（Ronald Van Loon）說：

機器(qi)學(xue)習(xi)技(ji)術正在迅(xun)速發展，你的(de)(de)數字(zi)業務需要(yao)轉向自(zi)動化(hua)。機器(qi)學(xue)習(xi)算法(fa)從大量(liang)的(de)(de)結構化(hua)數據和文本、圖像、視(shi)頻、語(yu)音、肢體語(yu)言、面部表情等非結構化(hua)數據中學(xue)習(xi)，可用(yong)于從醫(yi)療系統(tong)、電子游戲到自(zi)動駕駛汽車的(de)(de)所有(you)領域，擁有(you)無限廣闊的(de)(de)應用(yong)前(qian)景，為機器(qi)打開了一個(ge)新的(de)(de)維度。

教育

近期已經(jing)出(chu)現(xian)了(le)利用(yong)機器(qi)學(xue)習來改善教學(xue)的(de)事例(li)。例(li)如(ru)，加利福尼亞州立大學(xue)要(yao)求教職(zhi)員(yuan)工(gong)尋找和使用(yong)免費或低(di)成本的(de)教學(xue)材料(liao)。為了(le)簡化這一過程（用(yong)免費或低(di)成本的(de)教學(xue)材料(liao)取代以(yi)(yi)前的(de)課程材料(liao)非常(chang)耗時），Intellus Learning提供了(le)一個(ge)解決方案：把(ba)4500多萬個(ge)在線資(zi)源編(bian)入索引，并教會(hui)（利用(yong)機器(qi)學(xue)習技術(shu)）程序/算法作出(chu)推薦。老師(shi)可以(yi)(yi)把(ba)免費或低(di)成本的(de)材料(liao)上傳至(zhi)課程材料(liao)管理系統，供學(xue)生使用(yong)。

醫療

識(shi)別不同疾(ji)(ji)病，并(bing)做出正確診斷(duan)，這是機(ji)器學習(xi)研究(jiu)的一(yi)個(ge)目標。醫(yi)療行業一(yi)直(zhi)在(zai)開(kai)發能(neng)(neng)識(shi)別和診斷(duan)疾(ji)(ji)病的計(ji)算機(ji)和算法。在(zai)德克(ke)薩斯(si)大(da)學奧(ao)斯(si)汀(ting)分校，研究(jiu)人員發明了把(ba)多個(ge)腫(zhong)瘤生長(chang)模型結(jie)合起(qi)來的全自(zi)動(dong)方法。機(ji)器學習(xi)算法能(neng)(neng)自(zi)動(dong)識(shi)別大(da)腦腫(zhong)瘤。機(ji)器學習(xi)已經被(bei)用(yong)于(yu)各種醫(yi)療行為，包(bao)括：

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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