發(fā)布會由數(shù)據(jù)官聯(lián)盟發(fā)起人葛涵濤主持,數(shù)據(jù)官聯(lián)盟發(fā)起人劉冬冬代表主辦方致詞,活動上數(shù)據(jù)官聯(lián)盟發(fā)起人、中國新一代IT產業(yè)推進聯(lián)盟技術分委會秘書長魯四海做了精彩解讀。魯四海為我們分析了中國大數(shù)據(jù)發(fā)展的10大趨勢和5大挑戰(zhàn),以下是現(xiàn)場實錄:
趨勢一:數(shù)據(jù)官開始崛起
隨著企業(yè)努力克服由變化帶來的沖擊,同時需要立足于數(shù)字化時代與競爭對手進行對抗,相信將有更多企業(yè)將關注重點放在新的高管職位——數(shù)據(jù)官(簡稱CDO)身上,而這類角色也將成為推動業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略的中堅力量。國內企業(yè)陸陸續(xù)續(xù)開始設置數(shù)據(jù)官,有的企業(yè)已經設置了專職數(shù)據(jù)部門。
趨勢二:可視化推動大數(shù)據(jù)平民化
無代碼編寫要求的應用已經成為企業(yè)需要重視的一種可行方案,旨在簡化業(yè)務用戶獲取所需信息的流程。越來越強大的可視化工具將成為業(yè)務人員能夠參與到大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮其主觀能動性的橋梁,可視化的發(fā)展為IT能力較弱的企業(yè)提供了應用大數(shù)據(jù)的一個有效途徑。舉個例子來說,給大家一張全國各省網民占比的表格,讓大家在5秒內找出前三和倒數(shù)第三,估計是很難的,但是如果是給大家一個柱形圖,估計一眼就看出來了。
趨勢三:智能化嵌入
主要體現(xiàn)在兩個方向,一是各類企業(yè)應用程序越來越多地直接嵌入分析能力,而且功能在不斷地完善品。二是各種智能設備中“云 端”的大數(shù)據(jù)分析處理能力嵌入。比如現(xiàn)在每個手機上都會有個語音助手,它背后是大數(shù)據(jù)的平臺的支撐。目前已經出爐的相當方案包括機器人、自動駕駛車輛、虛擬個人助手以及智能顧問等等,未來的我們所接觸到的設備都會遷入大數(shù)據(jù)的分析處理能力。
趨勢四:機器學習迎來上揚態(tài)勢
未來,機器學習將成為“數(shù)據(jù)準備與預測分析工作的必要前提”。許多企業(yè)已將先進機器學習技術視為重要的未來戰(zhàn)略趨勢。原因是大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展一定是解決更多的實際問題,解決實際問題需要依靠更完善的算法模型,而這些正是機器學習的用武之地。
趨勢五:開源應用加速
Hadoop生態(tài)的熱度依舊不減,Spark正快速崛起?;陂_源技術的解決方案也越來越完善,應用也越來越普及?;陂_源的人才隊伍也在迅速壯大。開源讓更多的企業(yè)、組織能夠快速的、低成本的邁進大數(shù)據(jù)這個門檻兒,快速的去嘗試做些實驗,進入到這個領域。
趨勢六:數(shù)據(jù)服務逐漸形成規(guī)模
我認為有三個原因:一是我們不可能都做數(shù)據(jù)的礦工,沒必要做重復勞動。二是數(shù)據(jù)未來一定是多維度的整合,這樣才會產生大的價值。但是多維度的整合就會有數(shù)據(jù)交易,交易的實質是服務,數(shù)據(jù)服務能比較好地解決安全、速度、時效等問題,而且是直接面向業(yè)務問題的,更能帶動大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展。三是越來越多的企業(yè)利用自己擁有的數(shù)據(jù)進行上層應用開發(fā),提供增值的數(shù)據(jù)服務,如用戶賬號安全檢測、用戶可疑行為識別等。
趨勢七:算法市場的興起
我們知道數(shù)據(jù)本身沒有意義、不會有價值。它的價值在于把一些數(shù)據(jù)通過一定的算法模型進行分析之后能夠解決某一個或者某一類的問題。但是法的開發(fā)難度非常大,隨著時間推移企業(yè)將意識到很多算法與其自行開發(fā),不如通過市場購買,而后直接向其中添加數(shù)據(jù)即可。