大数据、云、自助服务和机器学习有何共同之处?
大数据、云、自助服务和机器学习有何共同之处?
【摘要】2017年对于科技行业来说将是非常激动人心一年，数据分析将有巨大的增长
大数据终于到来它的时代，而对分析行业的关注从来没有如此热烈。投资于大数据分析的资金继续逐年增加。根据国际数据公司(IDC)近的一份报告，大数据和业务分析行业2016年的收入为1300亿美元，预计将继续增长。据估计，到2020年将达到2030亿美元。2017年很可能是核心命题大数据分析的整合年，但它还是一个年轻的行业，更好的数据分析的影响开始扩散到其他相关领域。
这将是2017年的巨变所在。随着分析继续改善，它带来的改变将影响更多的领域，如云上的分析即服务，商业智能，物联网和机器学习。
在2017年云计算分析的部署将迅速加快
近年来，云计算的采用已经从一个只是被看好的命题成为主流。现在成为许多企业的常规，其利益显然可见。展望2017年，云计算将继续被各行各类企业所采用，不论他们活跃在哪一行被考虑到的细分市场。然而，2017年将会改变的是云的采用将不仅仅是主要替代基础设施和软件解决方案。随着基于云的分析解决方案成熟，增加了功能，对企业更有吸引力，云计算应用将进入数据分析。
因此云的下一个流行词将是分析即服务(AaaS)。不再是在本地运行分析，一个完整的分析解决方案将是一种经济型的服务，而不必动用大笔资金。
分析在云中对于大型和小型企业都是有利的。创业公司能够在云上进行从小事开始分析，随着他们的成长再扩大，与更大竞争对手的能力看齐。相反，企业的商业战略变化时可以缩减他们的解决方案，在推广时又可以从额外的企业级功能中获利。此外，这两类企业都能灵活使用更多的计算能力解决必要的复杂分析，然后对日常分析回到标准计算上。
业务用户将使用自助服务商业智能工具
到2017年，商业智能和报表层将变得更容易使用而且开始针对商业用户的自助服务。
作为数据分析整合本身更进一步加到核心业务中，将会转向结合软件解决方案深入数据分析的业务。有了更好的数据库，更好的数据准备工具和更好的可视化工具，可以创建一个完整的“大数据分析堆栈”，让数据分析不再耗时和复杂。这降低了业务用户对数据科学家和IT资源的依赖，他们可以自助运行商业智能报表。
要省时省力地从数据中挖掘价值的关键在于找到合适的工具联合作战。随着越来越多的企业汇集这些组件并使用正确的工具做正确的事，自助式BI在2017年将会加速。
物联网的潜能随着智能城市和工业自动化将会实现
2017年，物联网会从谈论“智能冰箱”中走出来，走向更多领域。迄今为止，大部分的炒作都围绕着智能设备以及物联网将如何对消费者产生很大的影响，无论是通过智能家居，智能手表还是智能汽车。尽管我们很乐观，还没有什么达到了我们的预期。我们仍在等待先前预测的智能设备的预想能够实现。
然而，企业和政府现在可能意识物联网概念中包含的潜能。洞察中许多的价值可以从他们生成的数据集中分析获得。因此，2017年大的物联网发展将来对自工业自动化和智能城市日益增长的兴趣，而非智能设备。这意味着我们将看到更多的投资会扑向这两个领域的研究。预计消费者对物联网的采用将继续落后于炒作。
机器学习和人工智能嵌入数据库来驱动预测分析
机器学习和人工智能在2016年成长起来。自动驾驶汽车的发展取得了巨大的进步，人工智能的能力在围棋世界冠军程序上快进了10年，而人工智能助手进入了我们的家庭，听懂我们的每一个命令。支撑这些设备的是数据，从某种意义上来说，2016年可以认为是数据终于为人工智能所驯服。
2017年，人工智能的指针将从消费者转到企业，它将被应用于帮助企业降低成本，提高客户满意度。随着直接嵌入机器学习和人工智能到数据库中的改进而取得进步。这意味着预测分析将茁壮成长，有更高级的算法和更好的可操作的洞察。规范的分析将普及，基于可用的数据为业务提供佳行动方案。从零售到制造业再到金融，业务中的人工智能将是很大的增长领域。
结论
2017年将是一个非常激动人心的年，科技行业和数据分析将有巨大的增长。数据的重要性终被意识到，用新的工具去驾驭和理解它。因此，人工智能等领域比以往任何时候都要快地提高。商业智能工具更成熟，变得更容易使用。企业有机会利用这些进步，在2017年凭着这些工具超过竞争对手。
速鸿科技(http://www.suhon***/) - BI商业智能大数据分析工具与服务提供商
【摘要】2017年对于科技行业来说将是非常激动人心一年，数据分析将有巨大的增长
大数据终于到来它的时代，而对分析行业的关注从来没有如此热烈。投资于大数据分析的资金继续逐年增加。根据国际数据公司(IDC)近的一份报告，大数据和业务分析行业2016年的收入为1300亿美元，预计将继续增长。据估计，到2020年将达到2030亿美元。2017年很可能是核心命题大数据分析的整合年，但它还是一个年轻的行业，更好的数据分析的影响开始扩散到其他相关领域。
这将是2017年的巨变所在。随着分析继续改善，它带来的改变将影响更多的领域，如云上的分析即服务，商业智能，物联网和机器学习。
在2017年云计算分析的部署将迅速加快
近年来，云计算的采用已经从一个只是被看好的命题成为主流。现在成为许多企业的常规，其利益显然可见。展望2017年，云计算将继续被各行各类企业所采用，不论他们活跃在哪一行被考虑到的细分市场。然而，2017年将会改变的是云的采用将不仅仅是主要替代基础设施和软件解决方案。随着基于云的分析解决方案成熟，增加了功能，对企业更有吸引力，云计算应用将进入数据分析。
因此云的下一个流行词将是分析即服务(AaaS)。不再是在本地运行分析，一个完整的分析解决方案将是一种经济型的服务，而不必动用大笔资金。
分析在云中对于大型和小型企业都是有利的。创业公司能够在云上进行从小事开始分析，随着他们的成长再扩大，与更大竞争对手的能力看齐。相反，企业的商业战略变化时可以缩减他们的解决方案，在推广时又可以从额外的企业级功能中获利。此外，这两类企业都能灵活使用更多的计算能力解决必要的复杂分析，然后对日常分析回到标准计算上。
业务用户将使用自助服务商业智能工具
到2017年，商业智能和报表层将变得更容易使用而且开始针对商业用户的自助服务。
作为数据分析整合本身更进一步加到核心业务中，将会转向结合软件解决方案深入数据分析的业务。有了更好的数据库，更好的数据准备工具和更好的可视化工具，可以创建一个完整的“大数据分析堆栈”，让数据分析不再耗时和复杂。这降低了业务用户对数据科学家和IT资源的依赖，他们可以自助运行商业智能报表。
要省时省力地从数据中挖掘价值的关键在于找到合适的工具联合作战。随着越来越多的企业汇集这些组件并使用正确的工具做正确的事，自助式BI在2017年将会加速。
物联网的潜能随着智能城市和工业自动化将会实现
2017年，物联网会从谈论“智能冰箱”中走出来，走向更多领域。迄今为止，大部分的炒作都围绕着智能设备以及物联网将如何对消费者产生很大的影响，无论是通过智能家居，智能手表还是智能汽车。尽管我们很乐观，还没有什么达到了我们的预期。我们仍在等待先前预测的智能设备的预想能够实现。
然而，企业和政府现在可能意识物联网概念中包含的潜能。洞察中许多的价值可以从他们生成的数据集中分析获得。因此，2017年大的物联网发展将来对自工业自动化和智能城市日益增长的兴趣，而非智能设备。这意味着我们将看到更多的投资会扑向这两个领域的研究。预计消费者对物联网的采用将继续落后于炒作。
机器学习和人工智能嵌入数据库来驱动预测分析
机器学习和人工智能在2016年成长起来。自动驾驶汽车的发展取得了巨大的进步，人工智能的能力在围棋世界冠军程序上快进了10年，而人工智能助手进入了我们的家庭，听懂我们的每一个命令。支撑这些设备的是数据，从某种意义上来说，2016年可以认为是数据终于为人工智能所驯服。
2017年，人工智能的指针将从消费者转到企业，它将被应用于帮助企业降低成本，提高客户满意度。随着直接嵌入机器学习和人工智能到数据库中的改进而取得进步。这意味着预测分析将茁壮成长，有更高级的算法和更好的可操作的洞察。规范的分析将普及，基于可用的数据为业务提供佳行动方案。从零售到制造业再到金融，业务中的人工智能将是很大的增长领域。
结论
2017年将是一个非常激动人心的年，科技行业和数据分析将有巨大的增长。数据的重要性终被意识到，用新的工具去驾驭和理解它。因此，人工智能等领域比以往任何时候都要快地提高。商业智能工具更成熟，变得更容易使用。企业有机会利用这些进步，在2017年凭着这些工具超过竞争对手。
速鸿科技(http://www.suhon***/) - BI商业智能大数据分析工具与服务提供商
