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雷达卡
物联网（IoT）的持续扩张正在为数据管理领域引入大量新的数据来源，成为2018年及未来多年的重要大数据趋势之一。笔记本电脑、智能手机以及各类传感器设备不断产生海量信息，为企业创造了获取竞争优势或维持市场地位的重大机遇。关键在于企业是否具备足够的灵活性，能够高效管理这些数据，并将其转化为有价值的商业智能。
随着数据规模的不断增长，越来越多的企业致力于将原始数据转化为可操作的洞察。商业智能在这一过程中扮演着核心角色，而数据分析则提供了实时、精准的信息支持。为了应对这一需求，2017年已有不少企业加大投入，发展其大数据可视化服务与软件系统。这不仅帮助研究人员更高效地收集和整合公众行为数据、优化客户体验，也使企业管理层得以简化决策流程。
2018年的商业智能趋势
企业决策方式的变革将持续推进至2018年。过去一年中，大数据处理效率不断提升，成本逐步下降，使得基于数据的商业智能对中小企业乃至初创公司都变得更具可行性。这一趋势将在未来继续深化，尽管存在部分例外情况：
- 采用云端商业智能解决方案的成本可能会上升；
- 数据分析工具将提供更先进的可视化模型和自助式分析软件；
- 企业在进入新市场或拓展新区域时，将更加依赖大数据作为决策依据。
2018年的云技术发展趋势
创造利基市场
预计在2018年，随着更多用户熟悉云应用，专业化的细分工作场景将逐渐兴起，类似于其他行业的发展路径。这将催生更多的研究方向并加剧业内竞争。例如，在零售分析、区域性业务扩展等领域具备专长的数据科学家将日益普遍，成为企业争夺的关键人才资源。
混合云模式的普及
尽管云计算提供了便捷的大数据存储与处理能力，但极少有企业愿意将全部数据迁移至云端。因此，结合本地部署与公有云优势的混合云架构将在2018年迎来显著增长。这种模式既保障了敏感数据的安全可控，又享受了云端资源的弹性与高效。
非IT部门广泛使用云服务
传统上，IT部门常作为其他部门接入云平台的“中介”。然而，随着云技术操作门槛降低，销售、营销、人力资源等非技术团队已能直接使用云服务。[此处为图片1] 这种去中心化的使用模式提升了组织整体的响应速度，但也带来了新的挑战——随着更多员工接触敏感信息，数据安全将成为亟需解决的核心问题。
2018年的数据分析发展方向
数据可视化的重要性提升
人脑在处理视觉图像方面表现出极高的效率，这一过程依赖于潜意识机制，使决策者能够通过快速浏览图表迅速获取信息。可视化图表正是利用了人类大脑强大的图像识别能力。因此，优秀的可视化模型正成为处理庞大数据集的理想选择，也被视为2018年关键的大数据趋势之一。
一项针对2800名商业智能专家在2017年开展的调查显示，数据可视化与数据发现正成为主流趋势。如今，“数据发现”已不仅限于理解变量之间的关系，还包括如何呈现数据以揭示深层次的商业洞见。由此，可视化作为将复杂数据转化为可用洞察的方法，其重要性日益凸显，并已成为从大数据中提取价值不可或缺的一环。
预测分析的应用深化
许多企业目前仍主要依靠历史数据进行行为预测。然而，在实际商业环境中，对当前最新动态的分析往往更具参考价值。正如俗语所说：“过去的成绩不能保证未来的成功”，这句话同样适用于商业智能领域。预测分析赋予企业实时“了解客户”的能力，展现出巨大的创收潜力。相比之下，规范性分析尚处于发展初期，在未来几年内可能还难以形成广泛影响。
2018年的物联网发展动向
物联网将继续扩展其覆盖范围，但如何有效利用来自联网设备的信息，则是另一个层面的挑战。
推动零售业升级
2018年，消费者与企业都将从日益增多的传感器和消费类设备所产生的数据中获益。通过物联网收集的信息，企业可以更精准地向潜在客户推广产品。领先的技术型企业已经开始投资基于传感器的数据分析系统，用以追踪门店内顾客流动最频繁的区域，从而优化商品布局与营销策略。
重塑医疗健康服务
当前，大数据已被用于制定个性化医疗方案，未来还有望彻底改变人们就医及支付医疗费用的方式。新型可穿戴设备能够持续监测用户的健康指标，帮助医院和诊所提升诊疗质量。同时，联网设备还能向患者发送服药提醒、鼓励锻炼，并在检测到血压剧烈波动时发出警报。
加剧网络安全风险
2018年，新的网络安全威胁将成为一个严峻挑战。可以预见，恶意黑客将不断尝试入侵物联网设备。事实上，在2016年10月就曾发生过利用物联网设备发起的大规模网络攻击，导致大面积互联网服务中断。此类事件警示我们，随着连接设备数量激增，安全保障必须同步加强。
人工智能与平台创新
亚马逊已在其业务中广泛应用人工智能技术。其推荐引擎借助AI算法预测用户兴趣，准确率大约在5%至10%之间。为进一步提升预测性能，亚马逊与微软联合推出了一款名为Gluon的新平台。该平台面向不同技能水平的人工智能开发者，旨在简化人工神经网络的设计与开发流程。据称，Gluon能够让AI开发变得更加直观和高效。
云计算服务的普及化
预计2018年提供云服务的企业数量将持续增加，市场竞争将促使定价更加具有竞争力，从而使更多小型企业也能负担得起大数据相关资源，实现技术普惠。
随着物联网的持续扩展，全球网络基础设施中的薄弱环节也在不断增加。在这一背景下，人工智能与机器学习正逐渐成为应对安全挑战的关键手段，并将被更广泛地应用。由于设备之间的互联性日益增强，网络安全专家亟需掌握并运用人工智能和机器学习技术来提升防御能力。
2018年的人工智能发展趋势
当前，人工智能的研究重点在于开发能够实现更自然人机交互的算法及其训练方法。其核心目标是让系统能使用自然语言回应复杂的提问。借助人工智能与机器学习，以往依赖人类判断的任务如今有望实现自动化，涵盖的能力包括：
- 识别手写内容
- 解析面部表情
- 自主学习能力
- 高级认知功能，如推理、规划以及基于不完整信息做出决策
Gartner Research副总裁大卫·瑟尔利（David Cearly）指出：
“人工智能技术正在迅速发展，企业必须大力投资于相关技能、流程与工具，以成功构建人工智能增强型系统。关键投资领域涵盖数据准备、数据整合、算法选择、训练方法优化及模型构建。这需要数据科学家、开发人员与业务流程负责人之间的紧密协作。”
机器学习的演进（2018年）
机器学习本质上是对计算机进行训练的过程，已被广泛应用于广告投放、模式识别、欺诈检测和医疗诊断等商业场景。进入2018年，这项技术变得更加智能、高效且响应迅速。
Advertisement公司商务拓展总监罗纳德·范龙（Ronald Van Loon）表示：
“机器学习技术正处于快速发展阶段，企业的数字化进程必须向自动化转型。这些算法可以从大量结构化数据中学习，也能处理文本、图像、视频、语音乃至肢体语言和面部表情等非结构化信息，应用场景覆盖医疗系统、电子游戏到自动驾驶等多个领域，展现出广阔的发展前景，为机器赋予了全新的感知维度。”
教育领域的应用
近年来，已有多个案例展示了机器学习在教育改进方面的潜力。例如，加利福尼亚州立大学鼓励教师采用免费或低成本的教学资源。然而，替换原有课程材料耗时巨大。为此，Intellus Learning提供了一种解决方案：通过机器学习技术对超过4500万个在线教育资源建立索引，并训练算法进行智能推荐。教师可将筛选出的优质资源上传至课程管理系统，供学生使用，从而显著提升教学效率。
[此处为图片1]医疗行业的突破
疾病识别与精准诊断是机器学习研究的重要方向之一。目前，医疗机构正在积极研发具备疾病识别与诊断能力的算法与计算系统。德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员已开发出一种全自动方法，能够整合多种肿瘤生长模型，利用机器学习算法实现对脑部肿瘤的自动识别。
此外，机器学习已在以下医疗实践中得到广泛应用：
- 行为干预与矫治
- 流行病爆发预测
- 新药研发
- 放射影像分析
- 电子健康记录管理
- 疾病诊断与识别
Gluon平台：降低AI开发门槛
亚马逊在其推荐系统中已广泛应用人工智能，用以预测用户兴趣，准确率提升约5%至10%。为进一步优化性能，亚马逊联合微软推出了Gluon平台——一个专为人工智能训练设计的新框架。该平台支持不同技术水平的开发者便捷地设计与构建人工神经网络。
Gluon平台将集成于亚马逊AWS服务之中，其界面具有“开源”和“易用”的特点，旨在加速机器学习模型的开发与部署过程。
[此处为图片3]人工智能与网络安全的融合
《哈佛商业评论》曾撰文指出：
“颇具讽刺意味的是，面对由人工智能驱动的网络攻击，我们最有效的防御手段同样是人工智能。它既能用于攻击也能用于防护，同时扩大了黑客的攻击面。因此，企业管理者应密切关注人工智能安全领域的最新研究进展。”
随着企业愈发重视网络安全系统的建设，人工智能的应用也将更加普及。一个设计精良的人工智能防御系统可以分析多年积累的攻击数据，学习各类攻防策略，建立正常用户行为基线，并快速识别异常活动，其效率远超人工团队。相比组建专职应对日常威胁的安全队伍，AI方案更具成本效益。同时，人工智能还能辅助制定主动防御策略。预计在2018年，人工智能与网络安全的结合将更加深入和紧密。
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