人工智能和機器學習以及不斷增加的數(shù)據(jù)量正在改變當前的商業(yè)和社會格局。這些領域中出現(xiàn)了許多需要CIO注意的主題和問題。

日前，O'Reilly 公司在倫敦Strata舉辦了一個為期數(shù)天的數(shù)據(jù)會議，與會者為此更好地了解大數(shù)據(jù)、機器學習(ML)和人工智能的發(fā)展方向。這些新興技術在過去5年中發(fā)展迅速，而新技術、流程和應用程序改變了組織管理數(shù)據(jù)的方式。

此次數(shù)據(jù)會議提供了一個很好的技術發(fā)展晴雨表，與會者可以了解最新技術在大數(shù)據(jù)處理方面的作用，以及開發(fā)商和用戶的關注點。此次大會還闡明了影響大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能未來發(fā)展的8個因素。

1. 5G將刺激機器學習的增長，并產(chǎn)生新的應用和服務

O'Reilly公司首席數(shù)據(jù)科學家和會議組織者Ben Lorica在會上表示，他認為5G技術的帶寬和靈活性增加以及邊緣計算將成為關鍵的推動因素。他指出，中國在這項技術方面成為全球的力量，但許多公司仍在為他們正在進行的5G投資制定商業(yè)模式。

2.改變數(shù)據(jù)科學家的技能組合

谷歌云首席決策科學家Cassie Kozyrkov在演講中指出，隨著機器學習工具的用戶體驗得到改善，數(shù)據(jù)科學家所需的技能將不再專注于專業(yè)化，而是更加專注跨孤島工作的能力，并更加集成到業(yè)務方面。

3.線上和線下世界正在融合

阿里巴巴電子商務集團和亞馬遜正在嘗試推出線下實體商店，而實體商店仍在適應新的網(wǎng)絡世界。電子商務團體的線下活動對于實體零售商來說是一種競爭性舉動，而實體零售商的在線投資則具有防御性。在這一切全面展開之前，還有很長的路要走，但亞馬遜和阿里巴巴等公司在大規(guī)模管理數(shù)據(jù)方面的專業(yè)知識為他們提供了關鍵優(yōu)勢。

4. 內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺正成為增長和創(chuàng)新的關鍵

Lyft公司和BMW公司的數(shù)據(jù)科學家在會上的演講表明，將數(shù)據(jù)平臺置于新產(chǎn)品開發(fā)和業(yè)務流程管理的中心可以推動創(chuàng)新。雖然對于像Lyft這樣的數(shù)字原生公司來說，這可能是很自然的事情，但隨著數(shù)據(jù)生成傳感器嵌入到產(chǎn)品中，傳統(tǒng)的工業(yè)公司也不得不參與其中。

5.開放數(shù)據(jù)需要像開源軟件一樣認真對待

眾所周知，開源軟件背后是大數(shù)據(jù)和機器學習產(chǎn)品和服務的興起。開放源碼的商業(yè)和技術案例的重要性多年前就得到了證實。然而，人們對開放數(shù)據(jù)對創(chuàng)新的重要性的關注卻少之又少。

全球大的開放式公司數(shù)據(jù)庫提供商OpenCorporations公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Chris Taggart強調(diào)了企業(yè)在依賴專有數(shù)據(jù)集時遇到的問題，指出這些數(shù)據(jù)源可能是粗略的，并且元數(shù)據(jù)不會在產(chǎn)品間共享。開放數(shù)據(jù)更透明，不會將企業(yè)鎖定在昂貴的商業(yè)合同中，而這些合同對于企業(yè)來說很難放棄。

6.捕獲和管理實時數(shù)據(jù)的重要性

雖然人工智能和機器學習項目并不總是需要實時或接近實時的數(shù)據(jù)，但構建能夠處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)的能力可能是一種具有價值的競爭優(yōu)勢形式。隨著數(shù)據(jù)驅動的決策越來越多地嵌入到組織中，競爭優(yōu)勢有時會轉移到那些能夠對事件作出更快響應的組織中。亞馬遜網(wǎng)絡服務在這方面的規(guī)模和廣度表明，實現(xiàn)這一點的工具變得越來越容易和便宜。

7. 法律和道德問題開始改變企業(yè)的創(chuàng)新方式

牛津大學Sandra Wachter博士在會上的演講強調(diào)了一個問題，而在未來一兩年內(nèi)，這個問題可能會得到更多討論。她指出，許多公司現(xiàn)在意識到他們有義務保護個人數(shù)據(jù)，因為GDPR法規(guī)等相關法律已經(jīng)生效。然而，一個討論較少的問題也是監(jiān)管機構仍在努力解決的問題是，推理以及由嵌入式算法需要根據(jù)其處理的數(shù)據(jù)做出的決定。

至少在歐洲，用戶有權查看持有的數(shù)據(jù)，并在不同程度上糾正或刪除。但是，由于信用檢查和健康保險等領域的數(shù)據(jù)，企業(yè)可能會自動對用戶做出假設，因此用戶沒有相同的補救措施。

8.中小企業(yè)如何在大數(shù)據(jù)和算法決策時代開展競爭

最后，人們需要思考的一個問題是，沒有互聯(lián)網(wǎng)巨頭或全球快速消費品公司的海量數(shù)據(jù)集的中小公司如何能夠在大數(shù)據(jù)和算法決策時代開展競爭。大公司利用網(wǎng)絡服務的網(wǎng)絡效應鞏固其地位，這對于良性創(chuàng)新圈是一個風險，或許人們已經(jīng)看到了這種風險。

然而，正如Unravel Data Systems聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官Shivnath Babu所指出的那樣，互聯(lián)網(wǎng)和應用程序經(jīng)濟仍然能夠允許中小公司利用其應用程序和在線活動中的數(shù)據(jù)，并對市場產(chǎn)生影響。也許這一點以及來自公共數(shù)據(jù)源的開放數(shù)據(jù)的興起，將為新一代初創(chuàng)企業(yè)改變世界提供基礎，就像谷歌、Facebook、亞馬遜公司在過去20年所做的那樣。

網(wǎng)頁題目：影響大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能未來發(fā)展的8個因素
當前URL：http://aaarwkj.com/news26/99826.html

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