大数据-2021年开放和免费的数据收集将推动未来的创新
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-22
公司将认识到公共数据收集是常规且必要的持续业务行为的一部分
他们还将意识到，数据并不是企业竞争优势的全部，诸如库存，价格，产品质量，和服务质量等也起着重要作用，一旦意识到这一点，阻止数据将仅用于防止滥用在线活动。为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换。网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是它们可能允许道德的数据收集者，终在线数据收集的未来取决于控制者。
以快速的速度生产数据，未来的数据收集工作将需要发展和壮大
公司将需要自动收集数据以跟上其竞争对手并能够以更快的速度收集数据，毕竟公司收集新数据的速度将决定它们的相关性和成功，数据分析师也起着很大的作用，一旦意识到这一点，阻止数据将仅用于防止滥用在线活动，为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换，网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是它们可能允许道德的数据收集者，终在线数据收集的未来取决于控制者。
以快速的速度生产数据，未来的数据收集工作将需要发展和壮大
公司将需要自动收集数据以跟上其竞争对手并能够以更快的速度收集数据。毕竟，公司收集新数据的速度将决定它们的相关性和成功，首席技术官也起着很大的作用，一旦意识到这一点，阻止数据将仅用于防止滥用在线活动，为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换，网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是，它们可能允许道德的数据收集者。
在线数据收集的未来取决于控制者
以快速的速度生产数据，未来的数据收集工作将需要发展和壮大，公司将需要自动收集数据以跟上其竞争对手并能够以更快的速度收集数据，毕竟公司收集新数据的速度将决定它们的相关性和成功，数据分析师阻止数据将仅用于防止滥用在线活动，为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换，网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是它们可能允许道德的数据收集者，终在线数据收集的未来取决于控制者。
数据将真正在企业规模上变得可操作
企业的数据量正在成倍增长–来源，类型和数量比以往任何时候都多，而且近乎实时地交付了越来越多的数据。但是要真正理解，访问数据并对数据采取行动，企业将需要改变其使用方式-首先要削减中间商，通过寻找使数据分类和配置过程自动化的方法，员工（包括技术背景较少的员工）将能够获取他们所需的数据，以有效，高效地制定良好的业务决策。
捕获和综合“替代”数据非常重要
我们可以在多久之前检测到COVID-19？对“替代”数据的研究（在本例中为武汉市医院外的交通数据以及该地区互联网用户的关键词搜索）表明，该病毒可能已在2019年末传播。投资界一直是使用替代数据的先驱包括音频，航拍照片，水质和情感，10这是数据驱动型创新的前线，在这里占据优势可以带来巨大收益，但是在2020年之后，替代数据将成为主流，其目标是更早发现异常，由此我们可以获得衍生数据，这些数据来自记录系统的数据的组合，关联和合成。
随着越来越多的数据被捕获并可以从外部来源获得
使用更多数据的能力将成为一个与众不同的因素，这包括从您自己行业以外的其他行业吸取教训，12并不是新事物，但是由于便宜的处理和更成熟的AI技术（包括知识图，数据结构，自然），终成为现代数据和分析的重要基础，语言处理可解释的AI和所有类型内容的分析，这种趋势完全取决于ML和AI，因为人眼无法完全掌握。– Dan Sommer，全球市场情报主管高级总监 ” 11这种趋势类似于Gartner所说的“ X分析”。
这种趋势完全取决于ML和AI，因为人眼无法完全掌握
在行业中，我们经常谈论打破数据孤岛，但是我们应该承认，有些孤岛将永远存在，在大型企业中，您将始终拥有具有自己的工具或数据库的本地部门或地区，并且这种情况将继续下去。如果您拥有数据主权，则您组织中的该本地办公室将具有孤岛，这就是为什么的方法是着眼于如何更好地理解所拥有的数据。数据智能平台可以用作您的索引和地图，通过提供360度的数据资产视图，向您显示孤岛以及它们之间的连接方式。
OpenTelemetry将导致数据过载
使用将成为新的行业规范，是的通过在各个源之间建立一致性，这将使数据收集更加容易，但是它也将为公司创建数据流水线，甚至更难找到包含可行见解的一小部分数据。如果没有合适的系统来快速找到真正可行的5％，那么持续不断的数据流将淹没公司，因此IT团队将把重点从获取数据转移到建立一个框架，以根据数据采取行动，当团队这样做时，必须实现可以在制作卡布奇诺咖啡时立即开始显示可操作数据的工具。
数字孪生是流程，产品或服务的虚拟模型
虚拟世界和物理世界的配对允许进行数据分析和系统监视，以帮助在问题发生之前就识别出问题，通过使用模拟，可以防止停机，开发新机会，甚至制定未来计划。新一代的数字双胞胎使企业不仅可以对企业资产进行建模和可视化，还可以进行预测，实时采取行动，并使用AI和ML等当前技术以巧妙的方式增强数据并对其进行操作。
商业情报低代码/无代码ML的扩散
低代码和无代码ML系统的增加旨在使公司更容易使用AI，这将有助于提高AI的采用率，但是，终，公司将达到极限，不再采用“一刀切”的方法，为需要更深入专业知识的AI寻找更高级的用例，终对定制的需求将增加对合格数据科学家的需求，而不是用低代码系统代替它们，我们不会在短期内自动消除对数据科学家的需求。
商业智能正在通过整合自然语言
自然搜索，AI / ML，增强分析，自动化数据准备和自动化数据目录，转变为高级数据分析的新范例。这将以更高质量的实时见解改变业务决策流程，BI和AI将加深联系，无论是根据ML模型对BI数据集进行评分并可视化预测，还是利用自然语言处理来生成可视化，见解和摘要，AI和BI都将增强它们的协同作用。而且，随着常规BI功能的继续商品化，供应商将需要BI + AI作为创新战争中的新前沿。
聊天机器人从员工到企业-会话式AI的采用将是自然而然的，通常是次接触
会话式AI已规范化，并且可以保留，配备了先进的会话式AI技术后，引导消费者进入在线市场，员工参加培训课程以及用户通过搜索引擎和网站进行交互的界面都获得了巨大的投资回报，人工智能不会很快取代人类，当您看一下当今在面向消费者的操作中使用AI时，它主要用于支持AI的聊天机器人和客户个性化功能，如果我们看一下消费者在大流行期间如何利用AI支持的功能，我们可以看到他们实际上是在使用它们通过人工代理更快地解决问题。
找到与客户支持团队互动的途径
客户没有问题直接解决任何问题，反而只是问他们应该如何联系客户服务团队，以通过适当的人工代理迅速解决他们的问题，如今无论是客户服务聊天机器人还是我们设备上的AI，我们与机器人的互动比以往任何时候都多，这些机器人可用于实时决策，以自动化以前由人类完成的流程，例如机器人已经为亚马逊等公司自动化了零售退货流程，但是企业管理自动化机器人的身份变得更加复杂，尤其是当它们以机器速度与其他机器人进行交互时。
僵尸程序的身份必须由企业管理和保护
类似于员工和客户的身份，以便数据不会受到损害，对于安全来说，这一点很重要，因为如果这些API被黑客入侵，则将用于自动化目的将打开新的攻击媒介，NLP（自然语言处理）改变了数据分析的对话：就像我们在日常生活中使用Alexa一样，通过进行的对话分析将是企业从其业务运营中提取有价值的大数据见解的金票，这包括可能尚未引起注意的发掘趋势，并允许企业内部的专家以有意义的方式处理数据。
首先会话式AI需要一个无处不在的消息通道进行对话
他们还将意识到，数据并不是企业竞争优势的全部，诸如库存，价格，产品质量，和服务质量等也起着重要作用，一旦意识到这一点，阻止数据将仅用于防止滥用在线活动。为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换。网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是它们可能允许道德的数据收集者，终在线数据收集的未来取决于控制者。
以快速的速度生产数据，未来的数据收集工作将需要发展和壮大
公司将需要自动收集数据以跟上其竞争对手并能够以更快的速度收集数据，毕竟公司收集新数据的速度将决定它们的相关性和成功，数据分析师也起着很大的作用，一旦意识到这一点，阻止数据将仅用于防止滥用在线活动，为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换，网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是它们可能允许道德的数据收集者，终在线数据收集的未来取决于控制者。
以快速的速度生产数据，未来的数据收集工作将需要发展和壮大
公司将需要自动收集数据以跟上其竞争对手并能够以更快的速度收集数据。毕竟，公司收集新数据的速度将决定它们的相关性和成功，首席技术官也起着很大的作用，一旦意识到这一点，阻止数据将仅用于防止滥用在线活动，为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换，网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是，它们可能允许道德的数据收集者。
在线数据收集的未来取决于控制者
以快速的速度生产数据，未来的数据收集工作将需要发展和壮大，公司将需要自动收集数据以跟上其竞争对手并能够以更快的速度收集数据，毕竟公司收集新数据的速度将决定它们的相关性和成功，数据分析师阻止数据将仅用于防止滥用在线活动，为了确保道德数据的收集，我希望我们所有人都在中央数据中心促进信息的公开交换，网站将继续阻止滥用者；这不会改变，但是它们可能允许道德的数据收集者，终在线数据收集的未来取决于控制者。
数据将真正在企业规模上变得可操作
企业的数据量正在成倍增长–来源，类型和数量比以往任何时候都多，而且近乎实时地交付了越来越多的数据。但是要真正理解，访问数据并对数据采取行动，企业将需要改变其使用方式-首先要削减中间商，通过寻找使数据分类和配置过程自动化的方法，员工（包括技术背景较少的员工）将能够获取他们所需的数据，以有效，高效地制定良好的业务决策。
捕获和综合“替代”数据非常重要
我们可以在多久之前检测到COVID-19？对“替代”数据的研究（在本例中为武汉市医院外的交通数据以及该地区互联网用户的关键词搜索）表明，该病毒可能已在2019年末传播。投资界一直是使用替代数据的先驱包括音频，航拍照片，水质和情感，10这是数据驱动型创新的前线，在这里占据优势可以带来巨大收益，但是在2020年之后，替代数据将成为主流，其目标是更早发现异常，由此我们可以获得衍生数据，这些数据来自记录系统的数据的组合，关联和合成。
随着越来越多的数据被捕获并可以从外部来源获得
使用更多数据的能力将成为一个与众不同的因素，这包括从您自己行业以外的其他行业吸取教训，12并不是新事物，但是由于便宜的处理和更成熟的AI技术（包括知识图，数据结构，自然），终成为现代数据和分析的重要基础，语言处理可解释的AI和所有类型内容的分析，这种趋势完全取决于ML和AI，因为人眼无法完全掌握。– Dan Sommer，全球市场情报主管高级总监 ” 11这种趋势类似于Gartner所说的“ X分析”。
这种趋势完全取决于ML和AI，因为人眼无法完全掌握
在行业中，我们经常谈论打破数据孤岛，但是我们应该承认，有些孤岛将永远存在，在大型企业中，您将始终拥有具有自己的工具或数据库的本地部门或地区，并且这种情况将继续下去。如果您拥有数据主权，则您组织中的该本地办公室将具有孤岛，这就是为什么的方法是着眼于如何更好地理解所拥有的数据。数据智能平台可以用作您的索引和地图，通过提供360度的数据资产视图，向您显示孤岛以及它们之间的连接方式。
OpenTelemetry将导致数据过载
使用将成为新的行业规范，是的通过在各个源之间建立一致性，这将使数据收集更加容易，但是它也将为公司创建数据流水线，甚至更难找到包含可行见解的一小部分数据。如果没有合适的系统来快速找到真正可行的5％，那么持续不断的数据流将淹没公司，因此IT团队将把重点从获取数据转移到建立一个框架，以根据数据采取行动，当团队这样做时，必须实现可以在制作卡布奇诺咖啡时立即开始显示可操作数据的工具。
数字孪生是流程，产品或服务的虚拟模型
虚拟世界和物理世界的配对允许进行数据分析和系统监视，以帮助在问题发生之前就识别出问题，通过使用模拟，可以防止停机，开发新机会，甚至制定未来计划。新一代的数字双胞胎使企业不仅可以对企业资产进行建模和可视化，还可以进行预测，实时采取行动，并使用AI和ML等当前技术以巧妙的方式增强数据并对其进行操作。
商业情报低代码/无代码ML的扩散
低代码和无代码ML系统的增加旨在使公司更容易使用AI，这将有助于提高AI的采用率，但是，终，公司将达到极限，不再采用“一刀切”的方法，为需要更深入专业知识的AI寻找更高级的用例，终对定制的需求将增加对合格数据科学家的需求，而不是用低代码系统代替它们，我们不会在短期内自动消除对数据科学家的需求。
商业智能正在通过整合自然语言
自然搜索，AI / ML，增强分析，自动化数据准备和自动化数据目录，转变为高级数据分析的新范例。这将以更高质量的实时见解改变业务决策流程，BI和AI将加深联系，无论是根据ML模型对BI数据集进行评分并可视化预测，还是利用自然语言处理来生成可视化，见解和摘要，AI和BI都将增强它们的协同作用。而且，随着常规BI功能的继续商品化，供应商将需要BI + AI作为创新战争中的新前沿。
聊天机器人从员工到企业-会话式AI的采用将是自然而然的，通常是次接触
会话式AI已规范化，并且可以保留，配备了先进的会话式AI技术后，引导消费者进入在线市场，员工参加培训课程以及用户通过搜索引擎和网站进行交互的界面都获得了巨大的投资回报，人工智能不会很快取代人类，当您看一下当今在面向消费者的操作中使用AI时，它主要用于支持AI的聊天机器人和客户个性化功能，如果我们看一下消费者在大流行期间如何利用AI支持的功能，我们可以看到他们实际上是在使用它们通过人工代理更快地解决问题。
找到与客户支持团队互动的途径
客户没有问题直接解决任何问题，反而只是问他们应该如何联系客户服务团队，以通过适当的人工代理迅速解决他们的问题，如今无论是客户服务聊天机器人还是我们设备上的AI，我们与机器人的互动比以往任何时候都多，这些机器人可用于实时决策，以自动化以前由人类完成的流程，例如机器人已经为亚马逊等公司自动化了零售退货流程，但是企业管理自动化机器人的身份变得更加复杂，尤其是当它们以机器速度与其他机器人进行交互时。
僵尸程序的身份必须由企业管理和保护
类似于员工和客户的身份，以便数据不会受到损害，对于安全来说，这一点很重要，因为如果这些API被黑客入侵，则将用于自动化目的将打开新的攻击媒介，NLP（自然语言处理）改变了数据分析的对话：就像我们在日常生活中使用Alexa一样，通过进行的对话分析将是企业从其业务运营中提取有价值的大数据见解的金票，这包括可能尚未引起注意的发掘趋势，并允许企业内部的专家以有意义的方式处理数据。
首先会话式AI需要一个无处不在的消息通道进行对话
基于IP的渠道上的业务消息传递的兴起正在推动对话式AI的使用重新流行，银行，电子商务，零售，旅游等行业的公司现在都在为几乎每个客户接触点（包括市场营销，销售和支持）启用对话式AI。在自然语言处理的进展的推动下，会话式AI已准备好改变消费者与企业交互的方式。
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