原文鏈接：http://www.tuicool.com/articles/7niInen
預(yù)測未來很難，但隨著2015年即將結(jié)束，我們不禁要展望一下。
新的一年中，能否買到無人駕駛汽車呢，機器會比人類更加聰明嗎，數(shù)據(jù)科學(xué)的世界又會發(fā)生什么事情呢？
這里沒有預(yù)言家，只有一群專家，讓我們來看看他們是怎么想的吧（以下排名不分先后）。
2016年度在數(shù)據(jù)方面最為重大的趨勢會是怎樣的？
2016年是大數(shù)據(jù)大興之年——大數(shù)據(jù)會更加主流，缺乏可靠大數(shù)據(jù)策略的公司將會逐漸掉隊。在技術(shù)方面，我認為實時數(shù)據(jù)分析將會有一定的增長，同時會有更多的機器學(xué)習(xí)算法投入使用。
BernardMarr，大數(shù)據(jù)權(quán)威，暢銷書作家
2016年，大數(shù)據(jù)世界將會更注重智能數(shù)據(jù)，無論是何等規(guī)模。智能數(shù)據(jù)指的是廣泛的數(shù)據(jù)（多種類），而不必非得是深度的數(shù)據(jù)（大容量）?！爸悄堋睌?shù)據(jù)包含豐富的內(nèi)容與背景信息（時間、位置、關(guān)聯(lián)、鏈接、依賴關(guān)系等），使得流程、發(fā)現(xiàn)、決策和應(yīng)用也智能起來，甚至自動受數(shù)據(jù)驅(qū)動。
Kirk Borne，Booze AllenHamilton公司的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，RocketDataScience公司的創(chuàng)始人
在2015年我們了解到，世界上有90%的數(shù)據(jù)都是過去12個月中產(chǎn)生的。在這個大數(shù)據(jù)爆發(fā)的過程中，我看到有很多高管急于跟上節(jié)奏，想要了解這些巨量信息能給他們的公司提供怎樣的商業(yè)契機。
在2016年，我希望這些高管不僅能想方設(shè)法從這些信息中盡可能攫取商業(yè)價值，還能用這些信息為自己的客戶盡可能打造最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。因此，2016的大數(shù)據(jù)箴言應(yīng)當(dāng)是“我們必須用數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多價值，超過我們從中獲取的”。
JeremyWaite，EMEA Salesforce 云營銷的數(shù)字戰(zhàn)略主管
2016是深度學(xué)習(xí)之年，在圖像識別和語言理解方面，數(shù)據(jù)將從試驗性質(zhì)轉(zhuǎn)向技術(shù)部署層次，并且在多個領(lǐng)域出現(xiàn)超越人類的表現(xiàn)。
GregoryPiatetsky，KDNuggets總裁
我認為數(shù)據(jù)科學(xué)一方面是為大眾服務(wù)，另一方面是更有破壞性的——通過開源技術(shù)將一個無人知曉Hadoop等項目的時代推向數(shù)據(jù)科學(xué)的時代。
PaulZikopoulos，IBM的分析VP
在過去10年中，人們已經(jīng)建立起一個工具-服務(wù)-公司的生態(tài)系統(tǒng)，來解決這些數(shù)字化問題。這絕不是為了淡化那些貢獻。10年后，我們創(chuàng)造出了令人驚訝的技術(shù)與產(chǎn)品，這些解決了大多問題，遺留尚未解決真實世界中的數(shù)據(jù)問題。
下一個10年中，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將會解決這些問題。借鑒我們在構(gòu)建高可用性、可擴展性的智能系統(tǒng)時所了解的知識，發(fā)明新系統(tǒng)來分析在模擬操作與決策時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。
這不僅是行業(yè)的自然發(fā)展，也是構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)行業(yè)的技術(shù)、人群與公司種類上的根本性轉(zhuǎn)變。
DrewConway，Alluvium的CEO兼創(chuàng)始人
我認為2016年大數(shù)據(jù)整合的時機已經(jīng)成熟。但該領(lǐng)域的整合與其他領(lǐng)域不同，并非一家分析公司吞并另一家，而是在各類企業(yè)軟件中增添不同的分析功能——從偵測威脅到營銷自動化。整合會在各個不同平臺同時進行，而一些大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)公司可能會完全被他們所介入的垂直領(lǐng)域中現(xiàn)有公司所吞并。
JeffVance，Wired、Forbes與Startup50的記者
明年，“這取決于”這句魔咒將會成為所有關(guān)于如何分享/可視化/圖表數(shù)據(jù)的回答。接受聽眾、目的與數(shù)據(jù)集這些范圍將會成為標準。柱狀圖、餅圖甚至可穿戴設(shè)備都會成為可視化數(shù)據(jù)的有效方式，只要能夠?qū)?shù)據(jù)通過合適的辦法傳達給聽眾就可以了。
靈感來自我在ComputerWorld的最新專欄：Living With Data
AndyCotgreave，Tableau的技術(shù)推廣工程師
由于不足以發(fā)布信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲或者讓公眾詳細查看，開放數(shù)據(jù)終于開始優(yōu)化了。從公司透明度報告到政府開支，再到犯罪統(tǒng)計，在2016年我們將會快速超越原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲的開放數(shù)據(jù)形式，轉(zhuǎn)向更復(fù)雜的形式——無需公眾掌握比較高級的分析或代碼技巧，就能真正使用開放數(shù)據(jù)。
AlexSalkever，RWW作者，Silk的營銷主管
我相信2016年，數(shù)據(jù)方面的主要趨勢會表現(xiàn)在精通數(shù)據(jù)的專家有所增加。每個公司部門（營銷、財務(wù)、HR等部門）逐漸能夠訪問并擁有更多自己的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)民主化讓各個團隊的專業(yè)人士出現(xiàn)了新的需求：掌握基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)技能。
因此，除了雇傭更多全職數(shù)據(jù)科學(xué)家之外，公司將會尋找能適應(yīng)這種數(shù)據(jù)驅(qū)動文化的員工。這些專業(yè)人士無需擁有與真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家比肩的能力，但需要在一定程度內(nèi)掌握分析自己的數(shù)據(jù)，并提出正確的問題。
這些專業(yè)人士需要精通數(shù)據(jù)！由于擁有這種能力的人很少，像DataCamp這樣的公司已經(jīng)在這些想要不中斷自己職業(yè)生涯的情況下，同時獲取專業(yè)人士所需技巧的人群中占據(jù)了領(lǐng)先地位，提供給他們成為精通數(shù)據(jù)的專業(yè)人士所需的知識。
MartijnTheuwissen，DataCamp的聯(lián)合創(chuàng)始人
突然涌現(xiàn)好些想法，不過最突出的就是通過加密確保移動信息、語音、視頻還有文件交換之類新應(yīng)用會驟增，無論是服務(wù)于公司還是個人的。雖然注意到這一點的人還不多，不過遲早大家都會發(fā)現(xiàn)的。毫無疑問，政府對此并不樂見，但是這種趨勢難以阻擋。公司尤其不再信任開放式溝通，因此我們的世界將會完全被加密所占據(jù)。
JohnDunn，Computerworld UK和Techworld的編輯
可辨識個人數(shù)據(jù)的使用逐漸會成為消費者、監(jiān)管者越來越關(guān)心的問題，以及獲取消費者信任的戰(zhàn)場。積極主動尊重保護消費者數(shù)據(jù)的公司都是贏家。隱私會成為2016年的殺手級應(yīng)用。
TimBarker，DataSift的CEO
移動手機的人工智能（你的電話能夠理解你在做什么，并預(yù)測出你下一步要干什么）。
Andrea Cox，Open Data Institute
明年各公司將會關(guān)注從所有數(shù)據(jù)中獲取價值的問題。不只是物聯(lián)網(wǎng)，任何東西都能聯(lián)網(wǎng)，以提供洞察力。從設(shè)備、傳感器與機器之外獲得的數(shù)據(jù)中獲取價值，從所有數(shù)據(jù)中獲取價值——包括服務(wù)器日志、地理位置與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
ScottGnau，Hortonworks的CTO
在2016年，我希望投資這樣的企業(yè)：實現(xiàn)可能，創(chuàng)建API將網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，而所有構(gòu)成互聯(lián)網(wǎng)通道的困難問題都像是網(wǎng)絡(luò)Levi's。
ThomasKorte，AngelPad的創(chuàng)始人
讓用戶看到這一點：大量對公司有影響的因素比以往更加重要了?，F(xiàn)在用戶有能力結(jié)合內(nèi)外數(shù)據(jù)來源，能夠訪問更多數(shù)據(jù)背景，從而擁有更深的洞察力，并能做出更好的決策。為分析簡單快速地增加社會人口統(tǒng)計或位置數(shù)據(jù)可以幫助公司回避一些管理選項上的風(fēng)險。
James Richardson，Qlik的商業(yè)分析戰(zhàn)略師
機器學(xué)習(xí)將會縮短洞察力的克星——時間。而機器學(xué)習(xí)會替代手工整理數(shù)據(jù)與管控數(shù)據(jù)這樣的苦差事。節(jié)省時間的作法會加速數(shù)據(jù)策略。
BrianHopkins，Forrester Research的VP與首席Strategest
與所有行業(yè)一樣，破壞性力量如安全性、可持續(xù)性、速度與成本正在推動數(shù)據(jù)中心架構(gòu)、組成與運行方式的改變。由于在收集分析數(shù)據(jù)的同時，向用戶交付應(yīng)用與內(nèi)容的能力對企業(yè)成功愈發(fā)重要，在2016年這種情況應(yīng)當(dāng)會持續(xù)。
SteveHassell，Emerson Network Power數(shù)據(jù)中心解決方案總經(jīng)理
使用大量數(shù)據(jù)就能成功這一歷史將會被收集有質(zhì)量數(shù)據(jù)的做法取代。這也意味著對每家公司來說，數(shù)據(jù)的種類可能有所減少，但是具體收集到的數(shù)據(jù)會更加高效、有用而豐富。隨著公司認識到他們所收集的數(shù)據(jù)大多并未投入使用，只是占著空間，這種趨勢也更加明顯，而數(shù)據(jù)在使用時也會經(jīng)過更多鉆研。
ChrisTowers，Innovation Enterprise的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)
在2016年，你將能夠從訪問的數(shù)據(jù)中得出該執(zhí)行何種功能。算法會有所增加。算法規(guī)定了功能，而算法都是具體的軟件，非常擅長處理具體的功能，在這一點上它們比人類更加優(yōu)秀。試想一下這個案例，在訪問網(wǎng)頁時基于個人資料快速確定合適的廣告投放，或者在大量事務(wù)處理數(shù)據(jù)中找出例外的那個來確定欺詐者。
Markvan Rijmenam，暢銷書作家，Datafloq創(chuàng)始人
由于大數(shù)據(jù)需要強大的處理能力，很多公司會利用基于云的BDaaS服務(wù)，以便充分利用信息的價值，同時無需支出相關(guān)資本。
Stuart Mills，CenturyLink的區(qū)域銷售總監(jiān)
2016年，利用工具來分析大數(shù)據(jù)的做法將會更為普遍，企業(yè)用戶能夠在需要時自助執(zhí)行綜合性的大數(shù)據(jù)勘探，而無需IT手把手的指導(dǎo)。
UlrickPedersen，Targit的COO
更多精彩內(nèi)容，請點擊'閱讀原文'
聯(lián)系客服
