探索和解释数据的新方法
来源： / 作者： / 时间：2022-12-22
探索和解释数据的新方法
当今社会人们对“大数据”这个词已经不陌生了，不经意间身边已经充斥着各种“大数据”产物，小到每天都会翻翻的橙色软件，大到国家政务机关，不知不觉中它所体现的许多概念已经彻底融入了我们周围的世界。
而随时互联网向物联网的转变，在区块链（数据结构）开始横向发展的同时，大数据分析未来的发展是否还会继续以往的势头？
从近几年大热的自动驾驶汽车、仿生机器人和自主送货的无人机看，这些都是近代通过数据以及分析技术来让我们解读和理解数据从而数字化转型的产物。那么这些逐渐饱和的产业背后是否意味着大数据产业已经“不吃香”了？并没有，事实上，即使在今天，各行业对数据分析部门的投入和传统行业纷纷向数字化转型都证明大数据产业的“香火”依旧兴旺。但是大部分企业利用的业态只是从数据信息中获得有效价值。而这种行为作为一种商业实践，仍然处于非常初级的阶段，大数据分析的价值远不止这些。
AI推动更深入的洞察力和更复杂的自动化进程 人工智能(AI)改变了分析领域的游戏规则：从数据集中解读、理解和得出见解是一项复杂得多的任务。这就需要人工智能，因为它可以尝试解释所有数据，无论是否理解数据之间的关联，并根据我们所知道的一切预测客户终身价值。它不一定会得出“正确”或“错误”的答案，但是能够提供一个概率范围，然后根据这些预测的准确性进行改进。
探索和解释数据的新方法 数据可视化是分析过程中的“最后一公里”：其中一个取得重大突破的领域是人类语言的使用。分析工具可以让我们对数据提出问题，并以清晰的人类语言获得答案，这将极大地增加对数据的访问，并提高组织的整体数据能力。这一技术领域被称为自然语言处理(NLP)。另一个是新技术，沉浸式体验发挥数据价值。扩展现实(XR)这个术语包括虚拟现实(VR)和增强现实(AR)，他们是推动创新的动力混合云和边缘计算 云计算推动了按需提供数据驱动服务的应用程序和初创公司的发展。但某些情况下依旧难免对数据安全和治理产生担忧：云提供商不断布局混合云，提供“云-本地”解决方案，提供公共云的所有丰富功能和稳健性。边缘计算是另一个强劲的趋势，它将在未来一年内影响大数据和分析。从本质上讲，边缘计算意味着设备在收集数据的地方处理数据，不用将其发送到云端进行存储和分析。
DataOps的崛起 DataOps是一种方法和实践，它借鉴了软件开发中的DevOps框架：DataOps(数据操作)是一门新兴学科，将DevOps团队与数据工程师和数据科学家角色结合在一起，提供一些工具、流程和组织结构服务于以数据为中心的企业。DataOps工作不需要繁琐系统的正式培训，而这为很多非专业学习者提供了一个很好的机会，我们还将看到“DataOps即服务”供应商的普及，提供数据流程和管道的端到端管理，并按需付费。这将继续降低小型组织和初创组织的进入门槛。
而更广层面上的大数据分析也牵扯到国家层面的战略，大数据结构是扁平式（也称分布式），这就决定了大数据主要的运用是国家化，社会化的特点。不仅仅是目前在生活、工作中简单孤立的抓取、分析、统计或者决策依据的应用业态，更是对接未来信息化社会物联网，行政司法监管，军事经济等资源优化和集中管理、调配，这将有助于进一步解放一部分生产力用于其它管理层并开发出更多新的职能岗位和业务运营业态。
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