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2018年關於人工智慧、大資料和分析的十大預測

人工智慧已經流行了很長一段時間。但據預測,隨著新年的到來,人工智慧、大資料和分析等最新技術需要做出改進,以提供更好的效能。升級後的介面還將有助於增強機器與人的協作。企業將獲得巨大的收益,因為資源將被轉移到雲端,而且將獲得分析解決方案和商業智慧的支援。為獲得最好的結果,分析過程將被重新設計,資料管理角色將被重新定義。預計2018年將有70%的企業部署改進版的AI,而2016年和2017年的資料分別為40%和51%。

專家們已經對2018年可能出現的一些經過重新設計的技術做出了預測。讓我們來看看排名前十的預測:

1.在計劃採用最新技術的所有企業中,有25%的企業將引入採用語音介面的點選式分析工具。隨著一種新的功能被引入分析應用程式,將可以使用自然語言實現資料查詢,也可以通過實時的視覺化方式獲得查詢結果。

2.隨著技術的進步,企業將依賴於人工智慧的決策能力。20%的公司將把這個責任交給AI來獲得實時指導。人工智慧將分析整體情況,並向客戶提供最佳解決方案,向供應商提供有利專案,並向員工提供指導。據估計,這些指導將為公司帶來巨大的優勢。

3.在一項全球調查中,有人發現自2016年以來,有超過100TB的非結構化資料翻了一番。出現這種情況的原因是傳統的文字分析平臺非常複雜,限制了對文字資料的分析。因此,只有32%的公司能夠分析文字資料。大部分公司也沒有對非結構化資料來源進行分析。這導致了過去的混亂。因此,由於深度學習使得資料分析過程更為精確且可擴充套件,結構化和非結構化資料之間的壁壘將被AI消除。

4.多種企業正在對資料池進行迴圈投資,卻不能保證獲得任何業務成果。因此,預計將有接近33%的企業從資料池中撤回資金,以驗證自己是否能夠獨立生存。

5.雲端計算將在經營方面和財務方面提供巨大便利。因此,到2018年,將有50%的企業將其大資料和分析策略轉變為公有云優先。這將使他們能夠更好地控制所投入的資金,並獲得比內部軟體服務更高的預期收益。

6.將出現專門的客戶服務機構。因此,經營該類機構的主要目標是建立一個以客戶為中心的公司,並遵循客戶的要求。為了更好地處理這個問題,56%的公司設立了一個特定的卓越單位。它的工作模式與中央運營中心不同,相信會帶來更好的結果。

7.首席資料官或CDO將把他們的策略從防守性調整為進攻性。他們將在內部的業務過程中藉助分析來尋找發現創新資料的機會。這也可以藉助於支援外部資料的產品來完成。在即將到來的一年中,超過50%的CDO將向執行長遞交報告,遠高於2016年和2017年的比例。

8.社會上將出現具有“資料管理員”頭銜的新工作,並顯示出更好的前景。將有13%與資料相關的職位由他們設立,這些職位將為業務分析提供更大的助力。大資料也將以一種可管理的方式得到排序,而不會出現任何錯誤。

9、目前,有66%的公司正在將其商業智慧應用外包出去。據預測,這些公司將依賴於分析服務提供商為其提供一部分分析能力,因為這種分析服務能夠增強其掌控能力。

10.學術界和一些新的研究實驗室將成為公司們最好的夥伴,如非營利的開放式AI。這將為解決大部分具有挑戰性的分析提供極大的幫助。與此同時,為獲得更好的產出,與人工智慧相關的問題也將得到解決。

根據最新的預測,在即將到來的一年中,技術世界顯然將產生巨大的變化。人工智慧將持續以其超凡的能力為我們帶來驚喜。現在,我們可以預料,人工智慧、分析和大資料團隊將在世界上帶來更大的變化。

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