2017年关于数据科学六大预言—

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2017年关于数据科学六大预言

发布时间:[2016-12-18] 来源:来源网络点击量:

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。她觉得随着机器学习与数据科学家们关系越来越紧密，掌握机器学习的基础技能对数据科学领域的职业发展而言将成为一种必须。2017年机器学习的火热仍会继续笼罩着数据科学家们。各种机构为了将拥有可靠机器学习技能的数据科学家招入麾下，扩充其数据科学部门，不惜付出额外的努力。

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。

根据通用电气《工业网络见解报告》，物联网（Internet of Things (IoT)）市场在未来20年，将为全球GDP贡献10-15万亿美元，从数据科学人才市场物联网技术的流行度骤升也可证实这一点。IBM、英特尔，Verizon和微软都在广招具有物联网技术的数据科学家。

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（《信息周刊》）预测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。

在2015-16年度，唯一限制Hadoop增长的是创收能力。但最终大数据技术的广泛性会打开Hadoop的利润市场，《2017-2022 Hadoop市场预测》预测到2020年这个正在扩增的市场将超过160亿美元。其中指明，这两个互相依赖的市场在2017年底将价值139亿美元。

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：

● 医生们参考数据驱动的方案为病人做决策；

● 健康服务业逐步迈向“4P”模式——“预防，预测，个体化，参与”（ preventative, predictive, personalized, and participatory）。在这种模式下，病人成为全面知悉、共同参与评价和选择合适的治疗方法的伙伴。

2017数据预言6：到2017年底，25%的企业将招募首席数据官

在《2016大数据7大趋势》中的读者会发现，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，数据质量，隐私和安全，生命周期管理。这个趋势表明，未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。中翰软件专注数据治理11年http://www.jobhand.cn/

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