
作者 | Jansfer
來源 | AMiner
2019年是數(shù)據(jù)和分析領域的結構轉變的一年,這一年發(fā)生了大量的企業(yè)收購與合并,許多企業(yè)的業(yè)績發(fā)生了陡崖式的變化。鑒于此,來自全世界數(shù)千名數(shù)據(jù)科學家和業(yè)務分析師將聚集在紐約,尋找當前商業(yè)和技術生態(tài)系統(tǒng)混亂的答案。
下周,來自全世界數(shù)千名數(shù)據(jù)科學家和業(yè)務分析師將聚集在紐約,參加今年的主要數(shù)據(jù)行業(yè)活動Strata,他們將尋找當前商業(yè)和技術生態(tài)系統(tǒng)混亂的答案。2019年是數(shù)據(jù)和分析領域的結構轉變的一年,這一年發(fā)生了大量的企業(yè)收購與合并,許多企業(yè)的業(yè)績發(fā)生了陡崖式的變化。鑒于數(shù)據(jù)世界中的所有這些變化,今年科學家們討論的內容可能會有所不同。
2019年的收購浪潮只是一個開始。也就是說,我們并沒有考慮商業(yè)智能領域的根本轉變。相反,隨著企業(yè)尋求最大化商業(yè)智能(BI)投資,我們看到了一種自然的進步——獲得更快,更簡單,更準確的見解。商務智能正在逐漸脫離數(shù)據(jù)科學家的掌控之中,轉移到?jīng)Q策者的手中,這就是為什么我們要在BI的解釋方面看到更多的整合而在演示方面更少。
在創(chuàng)業(yè)社區(qū)中,似乎有一條不成文的規(guī)定:如果你的標語中沒有“AI”,那么你就不會受到投資者的青睞。但這背后不僅僅是炒作。企業(yè)正在大數(shù)據(jù)生命周期中前進?,F(xiàn)在,公司正處于從其數(shù)據(jù)中尋求可操作且可訪問的見解的階段。只有人工智能的機器學習應用才能理解如此龐大的數(shù)據(jù)集。而且我不是在談論基于人工智能的Netflix基于你過去歷史的觀看建議。我正在談論將AI的優(yōu)勢推向嚴重影響收入和競爭優(yōu)勢的道路上。
在海量數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)有效實時BI所需的本地處理能力非常昂貴。本地技術是為批量處理而構建的,但今天的企業(yè)不能等待需要數(shù)小時或更長時間的工作。這就是為什么數(shù)據(jù)遷移到云已經(jīng)過度加速的原因。而現(xiàn)在是時候讓公司利用運行其業(yè)務的云特定版本的應用程序來獲取此舉的成果。新的應用程序項目從云原生版本開始。然而,90%的企業(yè)應用程序都是為了在本地運行而構建的,這也就意味著這些應用程序需要大規(guī)模定制或完全重建才能在云上運行。
在外部世界,幾乎沒有討論不涉及隱私和安全的數(shù)據(jù)。然而,在今年的Strata上,我希望在數(shù)據(jù)本身的背景下提高隱私和安全問題。今天,由于轉向云端,數(shù)據(jù)安全在數(shù)據(jù)和分析社區(qū)中被視為大型技術和基礎設施公司關注的問題,而不是他們的直接責任,而不是緊迫的會議問題。
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