未来一年大数据将如何发展

　　未来数月乃至数年，个人，企业和事物将继续产生更大量的数据，但在这些信息将如何使用上会有一些变化，使用它们的不仅仅是人类，还有人工智能(AI)

　　以Gartner公司最近的一项调查分析为例，调查发现虽然对大数据技术有更多的整体投资， 在未来几年实现投资的公司却更少。这一趋势可能会导致越来越大的分歧存在于“知道”和“不知道”的企业之间。

　　大数据用户还需要问更深层次问题，哪些信息是没有收集和分析的。除此之外，他们需要认真考虑他们是否愿意采取与过去的业务方式产生结果相冲突的行动，根据Gartner称。

　　需要公正的模式，开放的新想法

　　Gartner研究主管在去年11月美国总统大选出现意想不到的结果不久后指出的最后一个教训是。

　　未能准确预测选举的结果引起了对大数据和算法的反对。这是被误导的。真正的问题是未能建立公正的模型，它确定的趋势一点儿都不都符合我们目前的理解。这是大数据面临的最紧迫的挑战之一，高级的分析和算法。

　　通过大数据分析识别趋势是一回事，但说服人们接受这些趋势的现实并依它行动完全是另一回事。例如在选举之前有一些分析人士公认的数据指向结果，但这些结果被反复地嘲笑和忽视。

　　这就是问题的基础。组织必须营造一个接受和安全探究新思想的环境。这就是我们如何增长对已知事情的汇聚。

　　人们需要开放的新思想的同时，组织还必须开发更好、更聪明的算法和人工智能系统自动对大数据分析得来的洞察力做出反应。随着如认知计算这样的技术从非结构化和结构化数据中梳理出更好的价值时，这尤其重要。

　　更多的机器学习，数据科学团队

　　认知系统的短期机会存在于如银行、证券和投资和制造业这些行业中。一位行业主管在10月对全球认知计算和AI支出的报告中表示。在这些领域，我们发现大量的非结构化数据，希望从这些信息中得到洞察，和开放的创新技术。

　　预测从现在到2020年，医疗和制造业将是认知计算和人工智能收入的最大驱动，同时教育部门也将大力投资于这样的技术。

　　本月早些时候, 有人指出，预测尤其是机器学习将在2017年成为大数据分析最大的颠覆者。这一趋势也将使组织将数据科学作为一个“团队运动”变得越来越重要。

　　大数据专家们还预测许多改变，关于在未来一年工作企业和其他组织如何将数据科学家加入工作中。数据科学技能对于传统的IT专业人员将变得越来越重要，而更多的数据科学家将在基于云的开发环境中工作，并通过众包找到培训。此外，预测有更多的自学成才的公民数据科学家在高优先级企业项目上与传统的专家一起工作。

　　可以设计有AI功能的产品，结合机器人技术，体现认知，物联网雾计算，深入学习，预测分析，情感分析，地理空间情境化，对话接触和可穿戴形式因素的人将成为热求。我们正在起步走向一个令人兴奋在消费者和工业经济上的创新期。每个人工制品正在加装AI功能或彻底作为智能助手自主处理很多人们自己不能做也不想做的琐事。

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