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2016大數據發(fā)展7大趨勢 將是令人振奮的一年（組圖）
1.算法(Algorithms)的崛起
大數據已過(guò)時(shí)，算法正當道。數據已經(jīng)成為一種商品，每個(gè)組織都能夠收集和存儲大量的數據。分析大數據也不再那么引人注目了。每個(gè)組織都可以聘用或培訓大數據分析人員來(lái)了解數據模式。
2016年，人們更加關(guān)注對已接觸數據采取什么行動(dòng)。算法將大行其道。算法能夠定義行為，它們是非常專(zhuān)業(yè)的軟件，能夠很好地執行專(zhuān)業(yè)的指令，遠比人類(lèi)做的要好。例如，當你訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，根據你手上的資料，快速確定最合適的廣告�；蛘咴诖罅康慕灰讛祿姓页霎惓Ｖ祦�(lái)甄別欺詐行為。
這些算法是非常專(zhuān)業(yè)的人工智能，不是已經(jīng)存在多年的普通人工智能所能比的。但是，非常專(zhuān)業(yè)的AI已經(jīng)存在，2016年我們將見(jiàn)證算法商務(wù)的崛起。
2.數據湖服務(wù)作為一種解決方案(Data-Lake-as-a-Service Solutions)
2015年，我們已認識了數據湖。企業(yè)從M2M連接、社交網(wǎng)絡(luò )和遠程工作人員積累了越來(lái)越多的數據，數據湖將成為他們的重要數據存儲工具。
據Gartner稱(chēng)，“到2020年，信息將被用于重新創(chuàng )造、數字化、或消除80%的業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品(相比于10年前——2010 年)”。在傳統的存儲解決方案中，數據之間是相互孤立的。數據湖與之正好相反，它允許存在各處的原始的、質(zhì)樸的信息字節相互整合、分析。數據湖能夠幫助你實(shí)現商業(yè)的數字化，使之真正成為數據驅動(dòng)的商業(yè)，就像Gartner對2020年的商業(yè)預計一樣。
由于數據湖帶來(lái)了相當多的挑戰，在2016年，我們將看到數據湖管理的未來(lái)：數據湖服務(wù)作為一種解決方案，為您的數據湖提供一個(gè)完整的管理方案。
數據湖服務(wù)將提供主動(dòng)式存儲方案，通過(guò)整理大量的結構化和非結構化數據，大量的應用才能夠用于對其進(jìn)行加工處理，包括企業(yè)數據倉庫或開(kāi)源技術(shù)，如Apache Hadoop或 Spark。一個(gè)使用了數據湖服務(wù)的企業(yè)，每個(gè)月僅需要為十億字節支付幾美分。
在2016年，我們將看到越來(lái)越多的大數據供應商提供這樣的解決方案：給企業(yè)提供一個(gè)完整的、易于使用的、可擴展的解決方案，省去企業(yè)自建數據湖的麻煩。由于數據湖在大規模數據存儲和分析方面具有巨大優(yōu)勢，數據湖服務(wù)解決方案將被用于許多組織中。尤其是規模較小的組織，例如互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的初創(chuàng )公司，將從數據湖服務(wù)方案中獲得數據湖所有的益處，省去了創(chuàng )建和維護數據湖的所有麻煩。
3. 區塊鏈將被各行各業(yè)所接受
在過(guò)去的幾年中，我們看到區塊鏈主要應用于比特幣，但區塊鏈技術(shù)提供了更多的可能性。在2016年，我們將看到很多行業(yè)將采用區塊鏈。
一個(gè)區塊鏈可以被看作是數字事件的一個(gè)公共分類(lèi)帳或記錄。這個(gè)公共分類(lèi)帳由許多不同當事人共享，計算地理上和計算上的孤立節點(diǎn)，并且只有該系統的大部分成員都同意的情況下，這個(gè)記錄才能被更新。只要新信息輸入到分類(lèi)帳，它就不能被擦除，而且所有人可見(jiàn)。因為區塊鏈的存在，所有輸入到分類(lèi)賬上的信息都是全透明的。
區塊鏈的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是：該系統是完全透明的，任何人都可以在不損害個(gè)人隱私的情況下，看到哪些交易輸入到分類(lèi)賬。您可以在不透露當事人個(gè)人隱私的情況下，記錄事件發(fā)生的事實(shí)，甚至記錄它的正確性。
雖然大多數人將區塊鏈與加密的比特幣聯(lián)系在一起，其實(shí)它還有更多的可能性。尤其是金融業(yè)將迎來(lái)的區塊鏈技術(shù)的全面開(kāi)花。世界上許多大銀行正在試用區塊鏈，更或正在對區塊鏈初創(chuàng )公司進(jìn)行投資。UBS(瑞銀集團)已經(jīng)創(chuàng )造了一個(gè)區塊鏈實(shí)驗室，Santander正在研究如何使用區塊鏈管理他們的貸款活動(dòng)，Goldman Sachs (高盛集團)投資了一個(gè)區塊鏈初創(chuàng )公司，并且有一個(gè)大財團(R3 ’s global bank partnership)，負責調查的區塊鏈的潛力。
然而，在2016年我們將看到，不同行業(yè)的多個(gè)應用程序使用區塊鏈�；旧先魏未嬖跀底只灰椎男袠I(yè)都將會(huì )受益于區塊鏈技術(shù)，從金融業(yè)，法律行業(yè)，房地產(chǎn)，公證員，賭博，發(fā)布到數據存儲。未來(lái)一年，更廣泛的采用區塊鏈將迫在眉睫。
4.人力資源分析
對于大多數組織而言，人才是最重要的財富;對于大多數高級管理人員而言，人才是重中之重。根據普華永道的研究，34%的美國首席執行官們“非常關(guān)注”組織中關(guān)鍵技能的可用性。因此，高級管理人員正在尋找其人力資源的確切數據，所以，2016年我們會(huì )看到人力資源分析將邁出一大步。
人力資源分析雖然是人事部門(mén)新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，但為了更好地提高人力資源的投資回報率，該業(yè)務(wù)增長(cháng)極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項大數據技術(shù)，使用人力相關(guān)數據片段優(yōu)化商務(wù)產(chǎn)出、解決商務(wù)問(wèn)題。因此，人力資源分析越來(lái)越重要。
人力資源分析可以幫助回答一些問(wèn)題，例如：我們在組織內是否有正確的技能搭配?我們的員工，特別是那些優(yōu)秀的員工是如何工作的呢?我們能更好地預測企業(yè)未來(lái)的領(lǐng)導人是誰(shuí)么?員工的精神狀況怎樣......如此等等。
在一個(gè)過(guò)熱的市場(chǎng)，對人才的爭奪戰愈演愈烈，優(yōu)秀的大數據科學(xué)家和數據分析師資源越來(lái)越稀缺，越來(lái)越貴，因此發(fā)現人才不是一件容易的事情。對于一個(gè)組織而言，了解員工的驅動(dòng)因素，并且很好的激勵他們變得越來(lái)越重要。因此，在2016年，更多的組織將致力于人力資源分析，這些領(lǐng)域的初創(chuàng )企業(yè)數量將迅猛增長(cháng)。
5.智能政府致力于提高社會(huì )和公民體驗
對于那些大的商業(yè)組織而言，大數據已經(jīng)成為通用語(yǔ)言。在適應新趨勢方面，政府是緩慢的，但是在2016年，我們會(huì )看到更多的國家、地區和地方政府會(huì )采用大數據技術(shù)來(lái)提高社會(huì )和公民的體驗。
政府正在嘗試用大數據技術(shù)來(lái)提高公民體驗的管理，通過(guò)政府分析、把數據驅動(dòng)決策引入到一線(xiàn)員工的管理，從而創(chuàng )造無(wú)摩擦交易，提高政府績(jì)效。一個(gè)政府，或智慧政府，將會(huì )于實(shí)現目標做出重要貢獻，在2016年，在全球范圍內將會(huì )有越來(lái)越多的政府向智能政府方向發(fā)展。
我們已經(jīng)看到一些例子。迪拜當局正努力把政府變成智能政府。他們已經(jīng)開(kāi)始踐行提高客戶(hù)(例如，公民)體驗，并推動(dòng)知識經(jīng)濟的實(shí)踐。他們已經(jīng)為數十個(gè)智能政府服務(wù)創(chuàng )建了一個(gè)單獨的、安全的登錄界面，大量的服務(wù)也都支持移動(dòng)應用程序。
最好的智能政府的例子就是愛(ài)沙尼亞。這個(gè)僅有130萬(wàn)公民的波羅的海國家被聯(lián)合國提名為“具有十年最優(yōu)電子政務(wù)內容“ 。每一次與外部的或內部的互動(dòng)都是數據化的，愛(ài)沙尼亞政府對于自己的數據具有完全的掌控。此外，議會(huì )正在推行無(wú)紙化辦公，電子簽署法律文件，全電子化商務(wù)，因為所有的服務(wù)都是互聯(lián)的，所以報稅非常簡(jiǎn)單。
盡管愛(ài)沙尼亞政府遠遠走在同行的前列，但這個(gè)進(jìn)程遠沒(méi)有停止。在荷蘭，國家政府的目標是，截止到2017年，從與政府取得聯(lián)系到繳稅，全部實(shí)現工數字化。
因此在未來(lái)一年，我們將在世界范圍內看到越來(lái)越多的政府開(kāi)發(fā)智能方案。我們也將看到更多的政府開(kāi)放自己的數據集，應用開(kāi)放的API(應用程序編程接口)使初創(chuàng )公司和企業(yè)夠輕松地與政府部門(mén)對接。這不僅能加速政府的智能化過(guò)程，甚至可能收獲更多。
6.增強大數據安全、防止數據泄露
伴隨著(zhù)數字化進(jìn)程，物聯(lián)網(wǎng)將物物連接為網(wǎng)絡(luò )，大數據的安全變得越來(lái)越重要。在過(guò)去的幾年里，我們已經(jīng)遭遇了許多大規模的數據泄露事件，包括Ashley Madison hack(婚外情網(wǎng)站)和TalkTalk公司(英國寬帶服務(wù)供應商)的黑客攻擊事件。
基本上，任何組織未來(lái)都可能被黑客攻擊，如果沒(méi)有被黑客攻擊，說(shuō)明其根本不重要。因此，任何組織不僅應該把重點(diǎn)放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻擊時(shí)，還要實(shí)施正確的危機應對計劃。
2016年，我們會(huì )看到更多的數據泄露新聞，更多組織犯傻試圖掩蓋，更多由物聯(lián)網(wǎng)引起的對實(shí)物的攻擊。特別是后者，可能會(huì )對數據安全產(chǎn)生深遠影響。畢竟，我們已經(jīng)看到過(guò)黑客遠程操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車(chē)。
因此，2016年，我們將看到組織是如何管理他們的數據保證數據安全，包括黑客攻擊前、攻擊中、攻擊后的各種管理措施。組織將增加安全開(kāi)支，與有道德的黑客合作提高數據安全，改善內部流程使得員工對于黑客更加警惕。畢竟，通常情況下人是公司安全協(xié)議中最薄弱的一環(huán)。
7.智能機器帶來(lái)的霧分析(Fog Analytic s)起步
霧計算正在迅速地獲得大量動(dòng)力。霧計算是指推進(jìn)連接到物聯(lián)網(wǎng)的終端設備和存儲數據的云計算之間的存儲、傳輸和計算。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步，霧計算勢頭越來(lái)越猛，因為傳感器變得相當精密，它們現在可以收集大量數據。
想象一下，你有一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，連接各種設備，它們產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數據。在設備和云之間來(lái)回傳輸數據變得尤其昂貴，而且花費時(shí)間太長(cháng)。采用霧計算或霧分析。霧分析使得智能機器在當地執行一部分分析，只將分析結果發(fā)送到云端。
據Gartner稱(chēng)，智能機器是新的現實(shí)。因此，在未來(lái)的一年，我們將看到更多的智能機器有著(zhù)越來(lái)越多的精密傳感器，能收集大量的數據。組織將不得不轉向霧分析，以便數據易于管理，保持洞察力可用并盡可能降低成本。
令人振奮的新一年
在大數據方面，2016年將是令人振奮的一年。智能算法將接替現在由人類(lèi)來(lái)完成的許多業(yè)務(wù)。我們將看到數據湖服務(wù)作為一種服務(wù)解決方案出現，幫助企業(yè)以最少的工作更多的使用數據。越來(lái)越多的行業(yè)將開(kāi)始試用數據區塊鏈技術(shù)(blockchain technology)以改變他們的行業(yè)。
組織將轉向人力資源分析，以更好地激勵員工，爭奪稀缺人才。政府終將看到大數據的益處，并向智能化方向轉變，但是組織和政府將不得不警惕黑客攻擊，并采取適當措施。最后，由于智能機器將出現在各行各業(yè)，霧分析時(shí)代正式開(kāi)啟。
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