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2017年關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的六大預(yù)言

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯:王香|2017-01-22 10:40:06.000|閱讀 504 次

概述:在過去的十年間,先進的數(shù)據(jù)科技和高級分析工具的出現(xiàn),已經(jīng)使商界精英們從他們的數(shù)據(jù)中收獲無數(shù)的利益,然而,對大多數(shù)人而言,他們只是觸及了數(shù)據(jù)潛能的最表面。數(shù)據(jù)科學(xué)正在開天辟地的讓企業(yè)成功地撬動這個巨大的潛能。

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麥肯錫2013年出版了一份特別的報告,預(yù)言全球商業(yè)界將會感覺到下一個十年數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士的緊缺,尤其是善于從大量靜態(tài)和動態(tài)(實時)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的情報的數(shù)據(jù)分析師,缺口達150萬。這個預(yù)言現(xiàn)已成真,人們更加關(guān)注向企業(yè)和高等教育機構(gòu)推銷數(shù)據(jù)管理的重要性,從而使得整個業(yè)界都能應(yīng)對幾年之前還不完全理解的人才短缺問題。

數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的動蕩要持續(xù)到2017年,伴隨著更多的增長和更大的可能。

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數(shù)據(jù)科學(xué)的力量

要理解為什么數(shù)據(jù)科學(xué)對商業(yè)為何如此關(guān)鍵,有幾個前提需要理解:

  • 在商業(yè)界需要它的時候,在需要它的領(lǐng)域,數(shù)據(jù)科學(xué)總能提供最精準的解決方案。
  • 數(shù)據(jù)科學(xué)幫助做出更好的商業(yè)決策,并對這些決策的影響進行精確的研究。一份過去的哈佛商業(yè)評論研究指出,依賴數(shù)據(jù)進行決策的大生意一般比同行的利潤高出6%。
  • 當(dāng)人的直覺和經(jīng)驗都失敗時,數(shù)據(jù)科學(xué)對未來可以做出更加準確的預(yù)測。有了數(shù)據(jù)科學(xué),商業(yè)不再靠猜。
  • 有了高效、智能的設(shè)備和現(xiàn)代化的分析平臺,客戶追蹤已經(jīng)成為現(xiàn)實。實時獲取客戶信息有助于精確響應(yīng)。

鑒于以上各點,可以理解為什么在這個特定的時刻,數(shù)據(jù)科學(xué)正在經(jīng)歷全球化的革命。一直以來限制數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)揮作用的科學(xué)和技術(shù)問題都已逐步解決,2017年數(shù)據(jù)管理業(yè)界將在全球迎來一些主要的改變。明年,哪些地方可以見到數(shù)據(jù)科學(xué)的引領(lǐng),請看下面這張精準計算的預(yù)言清單。

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2017 數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)言1:機器學(xué)習(xí)大行其道

問答網(wǎng)站Quara對機器學(xué)習(xí)將如何影響數(shù)據(jù)科學(xué)業(yè)界的變革做了專題問答。為了回答這個問題,克勞迪婭•珀立弛(Claudia Perlich),Dstillery公司的首席科學(xué)家,紐約大學(xué)的客座教授,肯定地認為,由于數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)的密切關(guān)系,在將來的商業(yè)分析界,不懂機器學(xué)習(xí)是無法生存的。

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2017數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)言2:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流戰(zhàn)勝傳統(tǒng)商業(yè)智能

Gartner幾年前就做出了這樣的預(yù)言,而在2017年,這樣的預(yù)言會比以往更可信。由于帶有傳感器的裝置日益席卷人類社會的方方面面,大約50%的商業(yè)智能(BI)平臺會投資事件數(shù)據(jù)流。這樣的趨勢,會導(dǎo)致一個新的商業(yè)智能分支浮出水面:捕獲來自附著裝置的實時數(shù)據(jù)寶庫,在天氣預(yù)報,制造業(yè),電力,語音識別和健康檢測系統(tǒng),以及其他等等領(lǐng)域,都將得到廣泛應(yīng)用。由于自助式分析的興起,商業(yè)智能服務(wù)商所和那些軟件即服務(wù)(SaaS)供應(yīng)商所提供的分析能力將不再有差距。

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2017數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)言3:大數(shù)據(jù)技術(shù)支出大增

Gartner預(yù)言過到2016年,大數(shù)據(jù)商業(yè)影響的迷惑和不確定性將大大降低,變得可預(yù)見。這個預(yù)言也應(yīng)驗了。很多圍繞大數(shù)據(jù)“實際價值 vs 感覺價值”的爭論已經(jīng)偃旗息鼓,而大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)從早期的“萌芽”期走向成熟。今天,對成功的數(shù)據(jù)科學(xué)項目而言,大數(shù)據(jù)技術(shù)比以往更加主流化,更加必備化。

迄今為止,大約只有30%的商業(yè)界經(jīng)歷了大數(shù)據(jù)革命,但是2017年,肯定會看到一個大數(shù)據(jù)投資的持續(xù)增長,尤其是處理“大容量,高速度和多樣性的數(shù)據(jù)”的成本大幅下降以后。根據(jù)Information Week,大數(shù)據(jù)分析的銷售額2019年會達到1870億美元。

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2017數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)言4:Hadoop市場的持續(xù)增長

已經(jīng)證明,企業(yè)的IT預(yù)算里,Hadoop是有正面回報的。Hadoop不僅繼續(xù)為海量數(shù)據(jù)的清洗,存儲,和處理提供一個集中的平臺,它也解決了標(biāo)準IT解決方案的費用過高的問題。Hadoop為很多類型的應(yīng)用,如預(yù)測性分析,ETL,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)倉庫,物聯(lián)網(wǎng),或者點擊流分析提供了杰出的解決方案。今天,Hadoop被認為是最受喜愛的單一、可縮放并且費用相對低廉的商業(yè)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的替代方案;2017年它的流行度會增加。

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2017數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)言5:數(shù)據(jù)科學(xué)在行動——健康產(chǎn)業(yè)商業(yè)智能和分析

富有洞見的《德勤研究報告》繪制了一副2020年基于高科技和數(shù)字化的病人照顧藍圖。由于科學(xué)技術(shù)如視頻會議和可穿戴設(shè)備越來越普遍,未來精通科技的病人會逐步將他們的日常醫(yī)療需求訴諸數(shù)字平臺。到2020年,醫(yī)院和臨床中心只會為重癥病人和監(jiān)護病人保留。

總體而言,將來的醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)會朝著數(shù)字化平臺發(fā)展,而2017年,這種趨勢將很明顯。

2017年,消費者可以期待:

  • 醫(yī)生們參考數(shù)據(jù)驅(qū)動的方案為病人做決策
  • 健康服務(wù)業(yè)逐步邁向“4P”模式——“預(yù)防,預(yù)測,個體化,參與”( preventative, predictive, personalized, and participatory)。在這種模式下,病人成為全面知悉、共同參與評價和選擇合適的治療方法的伙伴。
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2017數(shù)據(jù)預(yù)言6:到2017年底,25%的企業(yè)將招募首席數(shù)據(jù)官

《2016大數(shù)據(jù)7大趨勢》文章(//www.edvancer.in/7-big-data-trends-2016/)的讀者會發(fā)現(xiàn),Gartner已經(jīng)做出了上述預(yù)言。一個首席數(shù)據(jù)官,應(yīng)該負責(zé)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,數(shù)據(jù)治理,政策管理,也負責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量,隱私和安全,生命周期管理。這個趨勢表明,要來的一年全球經(jīng)濟將經(jīng)歷完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化。首席數(shù)據(jù)官是推動部門內(nèi)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的主要力量,他們理解先進的分析之必須以及數(shù)據(jù)科學(xué)為企業(yè)所帶來的諸多利益

這一切意味著什么?

斯科特•克拉克,一位Yelp的數(shù)據(jù)科學(xué)家,感受到了由于數(shù)據(jù)科學(xué), Yelp網(wǎng)站所做出的些微改變將對“上百萬的人”產(chǎn)生巨大影響。數(shù)據(jù)科學(xué)的這種高速性和準確性,只有在高速增長和聯(lián)合使用相關(guān)技術(shù),如大數(shù)據(jù),Hadoop,物聯(lián)網(wǎng)才成為可能,這些技術(shù)在2017年將繼續(xù)發(fā)展。全球的商業(yè)人士終將理解來自互聯(lián)網(wǎng),手機,社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)洪流的意義,2017年以至更遠的將來,數(shù)據(jù)科學(xué)將有助于更好的理解這些趨勢,助力數(shù)據(jù)管理業(yè)界整體的持續(xù)增長。

文章來源//www.dataversity.net/data-science-predictions-2017/


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標(biāo)簽:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析人工智能

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