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2018年，更多的人將熟悉云應(yīng)用，專業(yè)化和利基工作將得到發(fā)展，就像在所有其他行業(yè)里一樣，從而帶來額外的研究選擇和更多的業(yè)內(nèi)競爭。擁有零售、區(qū)域性增長等專長的數(shù)據(jù)科學(xué)家將逐漸成為常態(tài)。

混合云

雖然云提供了便利的大數(shù)據(jù)存儲和處理解決方案，但愿意把 所有 數(shù)據(jù)都放到云端的企業(yè)少之又少。2018年，混合云的使用應(yīng)該會大幅增長，因為混合云兼具二者的優(yōu)點，本地數(shù)據(jù)管理可以與云的便利性結(jié)合起來。

其他部門也將使用云

通常來說，IT部門是其他部門使用云的 中間人 。然而，云技術(shù)的使用已經(jīng)變得非常簡單?，F(xiàn)在，銷售和營銷、人力資源等其他部門也能直接使用云。隨著更多的人可以訪問敏感信息，安全將成為一個重要問題。

2018年的數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析將包含可視化模型

2017年，對2800名商業(yè)智能專家的一項調(diào)查預(yù)測，數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)將成為一股重要趨勢。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的范疇已經(jīng)擴(kuò)大，不僅包括對數(shù)據(jù)分析和關(guān)系的理解，還包括呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，以挖掘更深層次的商業(yè)洞見。其結(jié)果就是，作為一種把數(shù)據(jù)變成可用洞見的方法，可視化模型越來越受歡迎。日益改善和演變的可視化模型已經(jīng)成為從大數(shù)據(jù)中獲取洞見的必要組成部分。

人腦能高效地處理視覺圖像。在這個過程中，大腦使用了潛意識，讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息。可視化圖表利用了大腦的圖像識別能力，出色的可視化模型將成為處理龐大數(shù)據(jù)集的更好選擇，也是2018年重要的大數(shù)據(jù)趨勢之一。

預(yù)測分析

很多企業(yè)利用 歷史上的 大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測未來的行為。然而，在進(jìn)行此類預(yù)測時，對當(dāng)前最新數(shù)據(jù)的分析更有價值。俗話說， 過去的成績不能保證以后的成功 ，這也適用于商業(yè)智能領(lǐng)域。預(yù)測分析為用戶提供了一個優(yōu)勢，能夠?qū)崟r 了解客戶 ，具有不可思議的創(chuàng)收潛力。（規(guī)范性分析還處于初期階段，今后幾年內(nèi)可能還不會成為一股強勁的趨勢。）

2018年的物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)擴(kuò)張。如何利用來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信息，則完全是另一個問題。

改善零售

2018年，消費者和企業(yè)主將受益于越來越多的傳感器和來自各種消費類設(shè)備的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)能收集信息，使企業(yè)可以更有效地把產(chǎn)品推銷給潛在客戶。懂技術(shù)的公司已經(jīng)開始投資基于傳感器的數(shù)據(jù)分析，這將使他們可以追蹤其商店內(nèi)人流量最大的區(qū)域。

重塑醫(yī)療

現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)被用來制定醫(yī)療方案，但或許也將重塑人們就醫(yī)和支付醫(yī)療費用的方式。新的可穿戴技術(shù)能追蹤用戶的健康狀況，使醫(yī)院和診所得以改善醫(yī)療質(zhì)量。聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以提醒患者服藥、鍛煉和注意血壓的劇烈變化。

改變網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)

新的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)將在2018年成為一個棘手的問題?？梢灶A(yù)見，心懷叵測的黑客將想方設(shè)法入侵物聯(lián)網(wǎng)。2016年10月，黑客利用物聯(lián)網(wǎng)發(fā)動攻擊，使網(wǎng)絡(luò)大面積癱瘓。

隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴(kuò)張，全球網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱環(huán)節(jié)也將繼續(xù)增多。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了解決之道，它們將變得越來越普及。由于設(shè)備彼此之間的聯(lián)系更加緊密，安全專家必須學(xué)會利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)程序。

2018年的機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是計算機(jī)的訓(xùn)練過程，現(xiàn)在被企業(yè)用于各種各樣的商業(yè)行為，比如實時廣告、模式識別、欺詐識別和醫(yī)療。但在2018年，機(jī)器學(xué)習(xí)將變得更聰明、更快速、更有效。

Advertisement公司的商務(wù)拓展總監(jiān)羅納德 范龍（Ronald Van Loon）說：

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在迅速發(fā)展，你的數(shù)字業(yè)務(wù)需要轉(zhuǎn)向自動化。機(jī)器學(xué)習(xí)算法從大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本、圖像、視頻、語音、肢體語言、面部表情等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，可用于從醫(yī)療系統(tǒng)、電子游戲到自動駕駛汽車的所有領(lǐng)域，擁有無限廣闊的應(yīng)用前景，為機(jī)器打開了一個新的維度。

教育

近期已經(jīng)出現(xiàn)了利用機(jī)器學(xué)習(xí)來改善教學(xué)的事例。例如，加利福尼亞州立大學(xué)要求教職員工尋找和使用免費或低成本的教學(xué)材料。為了簡化這一過程（用免費或低成本的教學(xué)材料取代以前的課程材料非常耗時），Intellus Learning提供了一個解決方案：把4500多萬個在線資源編入索引，并教會（利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)）程序/算法作出推薦。老師可以把免費或低成本的材料上傳至課程材料管理系統(tǒng)，供學(xué)生使用。

醫(yī)療

識別不同疾病，并做出正確診斷，這是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個目標(biāo)。醫(yī)療行業(yè)一直在開發(fā)能識別和診斷疾病的計算機(jī)和算法。在德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校，研究人員發(fā)明了把多個腫瘤生長模型結(jié)合起來的全自動方法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能自動識別大腦腫瘤。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于各種醫(yī)療行為，包括：

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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