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转帖|行业资讯|编辑:王香|2017-01-22 10:40:06.000|阅读 440 次
概述:在过去的十年间,先进的数据科技和高级分析工具的出现,已经使商界精英们从他们的数据中收获无数的利益,然而,对大多数人而言,他们只是触及了数据潜能的最表面。数据科学正在开天辟地的让企业成功地撬动这个巨大的潜能。
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麦肯锡2013年出版了一份特别的报告,预言全球商业界将会感觉到下一个十年数据科学专业人士的紧缺,尤其是善于从大量静态和动态(实时)数据中发现有价值的情报的数据分析师,缺口达150万。这个预言现已成真,人们更加关注向企业和高等教育机构推销数据管理的重要性,从而使得整个业界都能应对几年之前还不完全理解的人才短缺问题。
数据科学领域的动荡要持续到2017年,伴随着更多的增长和更大的可能。
数据科学的力量
要理解为什么数据科学对商业为何如此关键,有几个前提需要理解:
鉴于以上各点,可以理解为什么在这个特定的时刻,数据科学正在经历全球化的革命。一直以来限制数据科学发挥作用的科学和技术问题都已逐步解决,2017年数据管理业界将在全球迎来一些主要的改变。明年,哪些地方可以见到数据科学的引领,请看下面这张精准计算的预言清单。
2017 数据科学预言1:机器学习大行其道
问答网站Quara对机器学习将如何影响数据科学业界的变革做了专题问答。为了回答这个问题,克劳迪娅•珀立弛(Claudia Perlich),Dstillery公司的首席科学家,纽约大学的客座教授,肯定地认为,由于数据科学与机器学习的密切关系,在将来的商业分析界,不懂机器学习是无法生存的。
2017数据科学预言2:物联网数据流战胜传统商业智能
Gartner几年前就做出了这样的预言,而在2017年,这样的预言会比以往更可信。由于带有传感器的装置日益席卷人类社会的方方面面,大约50%的商业智能(BI)平台会投资事件数据流。这样的趋势,会导致一个新的商业智能分支浮出水面:捕获来自附着装置的实时数据宝库,在天气预报,制造业,电力,语音识别和健康检测系统,以及其他等等领域,都将得到广泛应用。由于自助式分析的兴起,商业智能服务商所和那些软件即服务(SaaS)供应商所提供的分析能力将不再有差距。
2017数据科学预言3:大数据技术支出大增
Gartner预言过到2016年,大数据商业影响的迷惑和不确定性将大大降低,变得可预见。这个预言也应验了。很多围绕大数据“实际价值 vs 感觉价值”的争论已经偃旗息鼓,而大数据技术已经从早期的“萌芽”期走向成熟。今天,对成功的数据科学项目而言,大数据技术比以往更加主流化,更加必备化。
迄今为止,大约只有30%的商业界经历了大数据革命,但是2017年,肯定会看到一个大数据投资的持续增长,尤其是处理“大容量,高速度和多样性的数据”的成本大幅下降以后。根据Information Week,大数据分析的销售额2019年会达到1870亿美元。
2017数据科学预言4:Hadoop市场的持续增长
已经证明,企业的IT预算里,Hadoop是有正面回报的。Hadoop不仅继续为海量数据的清洗,存储,和处理提供一个集中的平台,它也解决了标准IT解决方案的费用过高的问题。Hadoop为很多类型的应用,如预测性分析,ETL,数据可视化,数据挖掘,数据仓库,物联网,或者点击流分析提供了杰出的解决方案。今天,Hadoop被认为是最受喜爱的单一、可缩放并且费用相对低廉的商业大数据管理系统的替代方案;2017年它的流行度会增加。
2017数据科学预言5:数据科学在行动——健康产业商业智能和分析
富有洞见的《德勤研究报告》绘制了一副2020年基于高科技和数字化的病人照顾蓝图。由于科学技术如视频会议和可穿戴设备越来越普遍,未来精通科技的病人会逐步将他们的日常医疗需求诉诸数字平台。到2020年,医院和临床中心只会为重症病人和监护病人保留。
总体而言,将来的医疗健康产业会朝着数字化平台发展,而2017年,这种趋势将很明显。
2017年,消费者可以期待:
2017数据预言6:到2017年底,25%的企业将招募首席数据官
《2016大数据7大趋势》文章(//www.edvancer.in/7-big-data-trends-2016/)的读者会发现,Gartner已经做出了上述预言。一个首席数据官,应该负责数据战略,数据治理,政策管理,也负责数据质量,隐私和安全,生命周期管理。这个趋势表明,要来的一年全球经济将经历完整的数据驱动的文化。首席数据官是推动部门内数据科学应用的主要力量,他们理解先进的分析之必须以及数据科学为企业所带来的诸多利益
这一切意味着什么?
斯科特•克拉克,一位Yelp的数据科学家,感受到了由于数据科学, Yelp网站所做出的些微改变将对“上百万的人”产生巨大影响。数据科学的这种高速性和准确性,只有在高速增长和联合使用相关技术,如大数据,Hadoop,物联网才成为可能,这些技术在2017年将继续发展。全球的商业人士终将理解来自互联网,手机,社交媒体和物联网的数据洪流的意义,2017年以至更远的将来,数据科学将有助于更好的理解这些趋势,助力数据管理业界整体的持续增长。
文章来源//www.dataversity.net/data-science-predictions-2017/
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