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北大青鳥長沙校區(qū),源城北大青鳥:2020 年關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的 6 個預測

來源:長沙北大青鳥大計教育|發(fā)布時間:2020-08-18 11:08:56

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摘要:湖南長沙北大青鳥長沙大計教育,成立于2006年,湖南長沙IT學校排名領(lǐng)先品牌,學校依托了北京大學雄厚的技術(shù)資源,專注于職業(yè)教育,也是我國中南地區(qū)Java軟件工程師的人才搖籃。 初高中生班,大專本科班全面招生中 長沙北大青鳥大計教育就在杜鵑路 北大青鳥長沙校區(qū)選長沙大計教育,選學一門,學通學透,求學電話:4008-0731-86

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【源城北大青鳥:2020 年關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的 6 個預測】

拓展閱讀:1.人工智能(AI)重新流行 在上世紀60年代,RaySolomonoff奠定了人工智能的數(shù)學理論基礎(chǔ),介紹了歸納推理和預測的通用貝葉斯方法。1980年,美國人工智能協(xié)會第一次全國會議(AAAI)于斯坦福舉行,標志了理論在軟件開發(fā)中的應用。AI現(xiàn)在又回到主流的討論中,引發(fā)了機器智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、認知計算等一系列流行語。為什么AI有年輕化的趨勢?這里面有個三V想法:速度,變化和體量?梢岳矛F(xiàn)代和傳統(tǒng)的處理模型來支持三V的平臺可以橫向擴展,提供高達傳統(tǒng)平臺10-20倍的成本效率。谷歌已經(jīng)記錄了,簡單的算法對大型數(shù)據(jù)集頻繁執(zhí)行,比其他方法使用較小的數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的結(jié)果更好。我們將看到,將人工智能到用于高容量重復任務時具有最高價值,在這樣的任務中,一致性比以主觀誤差和人力成本為代價來獲得人類直觀的監(jiān)督來說,更加有效。 2.大數(shù)據(jù)帶來管理優(yōu)勢或競爭優(yōu)勢 在2020年,管理與數(shù)據(jù)價值的拔河將是核心焦點。企業(yè)具有關(guān)于他們的客戶和合作伙伴的大量信息。領(lǐng)先的組織將在正規(guī)化和非正規(guī)化的案例之間管理他們的數(shù)據(jù)。正規(guī)化的用例數(shù)據(jù)需要管理數(shù)據(jù)質(zhì)量和血統(tǒng),從而一個監(jiān)管機構(gòu)可以報告和跟蹤源數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。這是強制的和有必要的,但對于非正規(guī)化的用例較為受限,這樣的用例包括客戶360,或者,在更高的基數(shù)、實時和混合的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化能產(chǎn)生更有效結(jié)果的場景下,提供服務。 3.公司專注于業(yè)務驅(qū)動的應用程序,以避免數(shù)據(jù)湖泊成為沼澤 在2020年,組織將從“建立它,它們就會來”的數(shù)據(jù)湖的方法,遷移到業(yè)務驅(qū)動的數(shù)據(jù)方法。今天的世界需要分析和操作能力,以實時在個例層面解決客戶問題,處理索賠和設備接口。例如,任何電子商務網(wǎng)站必須提供個性化的建議和實時價格查詢。通過將分析與運營系統(tǒng)相結(jié)合,醫(yī)療機構(gòu)必須處理有效的索賠和防止欺詐索賠。媒體公司目前通過設置機頂盒提供個性化內(nèi)容。汽車制造商和拼車公司針對汽車和司機進行規(guī)模化的互操作。交付這些用例需要一個敏捷的平臺,平臺可以提供分析和業(yè)務處理的能力,以從額外的用例(從后端分析到前臺業(yè)務)中增加價值。在2020年,組織將積極推進超越“問問題”的方法和架構(gòu),以推動初始和長期的商業(yè)價值。 4.數(shù)據(jù)敏捷性區(qū)分贏家和輸家 當DevOps提供持續(xù)交付時,軟件開發(fā)已經(jīng)變得敏捷。在2020年,處理和分析模型將會繼續(xù)發(fā)展,提供與組織實現(xiàn)數(shù)據(jù)敏捷類似級別的敏捷。在上下文中理解數(shù)據(jù)并采取相應業(yè)務行動的能力,是競爭優(yōu)勢的來源,而不是簡單地擁有一個大數(shù)據(jù)湖。敏捷處理模型的出現(xiàn)將使相同的數(shù)據(jù)實例支持批處理分析、交互分析、全局消息、數(shù)據(jù)庫和基于文件的模型。當一個單一的數(shù)據(jù)實例可以支持更廣泛的工具集時,更靈活的分析模型也將被啟用。最終的結(jié)果是一個靈活的開發(fā)和應用平臺,支持最廣泛的處理和分析模型。5.區(qū)塊鏈轉(zhuǎn)變精選的金融服務應用 在2020年,將在金融服務中有精選的、轉(zhuǎn)型的用例,這些用例的出現(xiàn)將對數(shù)據(jù)存儲和交易處理的方式具有廣泛的影響。區(qū)塊鏈提供了一個全球性的分布式總賬,這將改變數(shù)據(jù)的存儲和交易處理的方式。區(qū)塊鏈運行在分布在世界各地的計算機上,鏈可以被全世界任何人看到。交易被存儲在塊中,每個塊均指向前一個塊,每個塊都打上了時間戳,并以一種不可改變方式存儲數(shù)據(jù)。黑客無法破解的區(qū)塊鏈,因為整個世界都能看到整個的區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈為消費者提供明顯的效率。例如,客戶不需要等待SWIFT交易,或擔心中央數(shù)據(jù)中心泄漏的影響。對于企業(yè)來說,區(qū)塊鏈能幫助節(jié)約成本,并提供了創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的機會。 6.機器學習最大化微服務(Microservice)的影響 今年我們將看到機器學習和微服務整合的更多案例。此前,微服務的部署都集中在輕量級的服務上,那些整合了機器學習的微服務通常被局限在應用于數(shù)據(jù)流瓶頸的“快速”數(shù)據(jù)集成。在2020年,我們會看到開發(fā)將轉(zhuǎn)變?yōu)橛袪顟B(tài)應用程序,這些程序?qū)⑹褂么髷?shù)據(jù),以及使用基于大量的歷史數(shù)據(jù)更好地理解新到達的數(shù)據(jù)流的機器學習方法。  “我們的預測深受領(lǐng)先的客戶的影響,這些客戶通過將分析整合進運營的用例而獲得顯著的商業(yè)價值,”Schroeder說。“我們的客戶對MapR融合數(shù)據(jù)平臺的使用,為DevOps提供了敏捷性,在DevOps中他們可以廣泛使用從Hadoop到Spark、SQL、NoSQL、文件和信息流等加工模型——任何當前和未來的,在私有云、公有云和混合云部署中的需求。"
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