日本用大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)流感,預(yù)測(cè)與分析結(jié)果精確(大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些)

據(jù)日本nhk網(wǎng)站10月20日?qǐng)?bào)道，氣溫變化幅度大的時(shí)候也是容易生病的時(shí)候，日本政府在研究，類似感冒，流感此類病情，如何可以早發(fā)現(xiàn)，有沒有什么辦法可以知道身邊到底有多少人正在感冒。

現(xiàn)在，只要使用“大數(shù)據(jù)”就可以盡早知道這些情報(bào)，目前這類服務(wù)已經(jīng)在日本陸續(xù)開展。

何種感冒正在肆虐？

目前在日本有一種服務(wù)就是通過大家的個(gè)人留言分析何種感冒正在肆虐。

這個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器會(huì)在1日內(nèi)可以自動(dòng)通過數(shù)萬條留言查找出可能感冒的人，并通過過去的感冒情況和近日的感冒情況進(jìn)行分析。

并且，該程序還會(huì)結(jié)合氣溫和濕度的變化預(yù)測(cè)將來感冒的流行情況，并制作出一個(gè)“易感冒日歷表”。

不僅如此，該程序還能統(tǒng)計(jì)目前發(fā)燒以及嗓子痛的患者數(shù)量。

運(yùn)營(yíng)該服務(wù)器的是一家醫(yī)藥品制造廠商ss制藥公司，公司方面表示，“通過這個(gè)服務(wù)器的分析，大家就能知道在自己的身邊到底有多少人有感冒的癥狀，并提前做好預(yù)防準(zhǔn)備。”

有關(guān)流感的搜索數(shù)量有所上漲

在網(wǎng)絡(luò)上通過搜索相關(guān)詞匯還能查到現(xiàn)在正在流行的感冒種類。

運(yùn)營(yíng)該服務(wù)器的是大型信息檢索公司“谷歌流感搜索”公司。

通過這個(gè)服務(wù)器，每年都會(huì)有眾多的人來搜索有關(guān)健康的相關(guān)知識(shí)。

而且，這個(gè)服務(wù)器還開設(shè)了新的功能，不僅可以搜索出現(xiàn)在正在肆虐的感冒種類，并且還可以提供各種治療方法以供參考以及服務(wù)器會(huì)預(yù)測(cè)即將要流行的感冒種類。

利用網(wǎng)絡(luò)來搜索流行性感冒癥狀的人和實(shí)際的患者數(shù)量是有密切聯(lián)系的，這一結(jié)論已經(jīng)發(fā)表在了英國(guó)的科學(xué)雜志《自然》當(dāng)中。谷歌公司方面稱，“通過我們的服務(wù)，可以讓市民們?cè)缧┡袛嘧约菏欠袢旧狭鞲?，即使沒有，市民們也會(huì)及早去接種疫苗，我們希望通過我們的服務(wù)，可以有效防止傳染疾病的擴(kuò)散?！?/p>

哪個(gè)地區(qū)感染疾病情況嚴(yán)重

流行性感冒現(xiàn)在在那個(gè)地區(qū)情況比較嚴(yán)重，又進(jìn)展到了什么地步，日本多家網(wǎng)站開始提供這些詳細(xì)的信息檢索功能。

京都大學(xué)的荒牧研究室所運(yùn)營(yíng)的服務(wù)器就主要開發(fā)的是這方面的檢索服務(wù)。

這個(gè)服務(wù)器會(huì)自動(dòng)在推特上將流感的話題進(jìn)行分類。并選擇出實(shí)際感染上流行性感冒的人的留言，然后則需要人工進(jìn)行標(biāo)記。之后，服務(wù)器還會(huì)通過gps定位系統(tǒng)，在日本地圖上標(biāo)記處感染者的所在都道府縣。

如果通過統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)日本感染的情況有所增多的話，服務(wù)器會(huì)自動(dòng)標(biāo)記紅色區(qū)域來提醒搜索的人目前感染比較嚴(yán)重的地區(qū)。

數(shù)據(jù)分析結(jié)果和實(shí)際情況一致

有關(guān)流行性感冒的信息，日本會(huì)每周會(huì)對(duì)國(guó)立傳染病研究所等國(guó)家約5000個(gè)醫(yī)療診所的流感疾病患者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并發(fā)表數(shù)據(jù)。

經(jīng)過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)值和大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果基本保持一致。為何機(jī)器的預(yù)測(cè)會(huì)和實(shí)際流感感染者的數(shù)值會(huì)是一致的呢？

首先是因?yàn)橥ㄟ^網(wǎng)絡(luò)上的留言進(jìn)行分析的技術(shù)有所進(jìn)步。

現(xiàn)在的科學(xué)技術(shù)，可以通過各種各樣的留言自動(dòng)搜索到所要尋找的相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行自動(dòng)分類。

谷歌目前所使用的技術(shù)，就是利用服務(wù)器分析同流行性感冒關(guān)系十分密切的幾十個(gè)單詞，來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

另一個(gè)則是大數(shù)據(jù)所特有的功能。

有關(guān)流感的推特信息在流感最盛行的時(shí)候會(huì)每日有幾千條甚至上萬條。

假設(shè)即使有一些誤差，但是通過龐大的數(shù)據(jù)分析，也會(huì)提高分析出的數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。

盡早提供流感情報(bào)可防止流感擴(kuò)散

公共機(jī)關(guān)發(fā)表的流感情報(bào)，因?yàn)橐獣r(shí)隔一周，所以這比流感實(shí)際傳染的速度要慢的多。

此外，有些偏遠(yuǎn)地區(qū)的診所情報(bào)并不確切，也很難把握流感的實(shí)際情況。

如果通過社會(huì)媒體等大數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)流感的相關(guān)情報(bào)，則能有效的彌補(bǔ)這一缺點(diǎn)。

京都大學(xué)設(shè)計(jì)學(xué)專業(yè)的特定準(zhǔn)教授荒牧英治表示，因?yàn)樯鐣?huì)媒體的豐富，人們使用即時(shí)軟件的人變多。像這樣利用大數(shù)據(jù)有效預(yù)測(cè)傳染病流行情況，即使人在海外，我們也可對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控。如果流感來臨，大家應(yīng)該盡早戴口罩等徹底預(yù)防流感的擴(kuò)散。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1.了解和定位客戶
這是大數(shù)據(jù)目前最廣為人知的應(yīng)用領(lǐng)域。很多企業(yè)熱衷于社交媒體數(shù)據(jù)、瀏覽器日志、文本挖掘等各類數(shù)據(jù)集，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數(shù)據(jù)，美國(guó)零售商Target公司甚至能推測(cè)出客戶何時(shí)會(huì)有Baby;電信公司可以更好地預(yù)測(cè)客戶流失;沃爾瑪可以更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷售情況;汽車保險(xiǎn)公司能更真實(shí)的了解客戶實(shí)際駕駛情況。
滑雪場(chǎng)利用大數(shù)據(jù)來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想象一下，你會(huì)收到最喜歡的度假勝地的邀請(qǐng);或者收到定制化服務(wù)的短信提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時(shí)提供互動(dòng)平臺(tái)(網(wǎng)站、手機(jī)APP)記錄每天的數(shù)據(jù)——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評(píng)比和競(jìng)爭(zhēng)。
除此之外，政府競(jìng)選活動(dòng)也引入了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。一些人認(rèn)為，奧巴馬在2012年總統(tǒng)大選中獲勝，歸功于他們團(tuán)隊(duì)的大數(shù)據(jù)分析能力更加出眾。
2.了解和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程
大數(shù)據(jù)也越來越多地應(yīng)用于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，比如供應(yīng)鏈或配送路徑優(yōu)化。通過定位和識(shí)別系統(tǒng)來跟蹤貨物或運(yùn)輸車輛，并根據(jù)實(shí)時(shí)交通路況數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)輸路線。
人力資源業(yè)務(wù)流程也在使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入傳感器，檢測(cè)其工作場(chǎng)所及社交活動(dòng)——員工在哪些工作場(chǎng)所走動(dòng)，與誰交談，甚至交流時(shí)的語氣如何。美國(guó)銀行在使用中發(fā)現(xiàn)呼叫中心表現(xiàn)最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業(yè)績(jī)提高了23%。
如果在手機(jī)、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標(biāo)簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創(chuàng)造出貼在任何東西上的智能標(biāo)簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪里，還可以反饋溫度，濕度，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等等。這將打開一個(gè)全新的大數(shù)據(jù)時(shí)代，“大數(shù)據(jù)”領(lǐng)域?qū)で蠊残缘男畔⒑湍Ｊ?，那么孕育其中的“小?shù)據(jù)”著重關(guān)注單個(gè)產(chǎn)品。
3.提供個(gè)性化服務(wù)
大數(shù)據(jù)不僅適用于公司和政府，也適用于我們每個(gè)人，比如從智能手表或智能手環(huán)等可穿戴設(shè)備采集的數(shù)據(jù)中獲益。Jawbone的智能手環(huán)可以分析人們的卡路里消耗、活動(dòng)量和睡眠質(zhì)量等。Jawbone公司已經(jīng)能夠收集長(zhǎng)達(dá)60年的睡眠數(shù)據(jù)，從中分析出一些獨(dú)到的見解反饋給每個(gè)用戶。從中受益的還有網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)“尋找真愛”，大多數(shù)婚戀網(wǎng)站都使用大數(shù)據(jù)分析工具和算法為用戶匹配最合適的對(duì)象。
4.改善醫(yī)療保健和公共衛(wèi)生
大數(shù)據(jù)分析的能力可以在幾分鐘內(nèi)解碼整個(gè)DNA序列，有助于我們找到新的治療方法，更好地理解和預(yù)測(cè)疾病模式。試想一下，當(dāng)來自所有智能手表等可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)，都可以應(yīng)用于數(shù)百萬人及其各種疾病時(shí)，未來的臨床試驗(yàn)將不再局限于小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康A(chǔ)PP ResearchKit有效將手機(jī)變成醫(yī)學(xué)研究設(shè)備。通過收集用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療后感覺如何，帕金森病進(jìn)展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動(dòng)化，吸引更多的參與者，并提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。
大數(shù)據(jù)技術(shù)也開始用于監(jiān)測(cè)早產(chǎn)兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個(gè)嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時(shí)預(yù)測(cè)出身體感染的癥狀，從而及早干預(yù)，拯救那些脆弱的隨時(shí)可能生命危險(xiǎn)的嬰兒。
更重要的是，大數(shù)據(jù)分析有助于我們監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)流行性或傳染性疾病的暴發(fā)時(shí)期，可以將醫(yī)療記錄的數(shù)據(jù)與有些社交媒體的數(shù)據(jù)結(jié)合起來分析。比如，谷歌基于搜索流量預(yù)測(cè)流感爆發(fā)，盡管該預(yù)測(cè)模型在2014年并未奏效——因?yàn)槟闼阉鳌傲鞲邪Y狀”并不意味著真正生病了，但是這種大數(shù)據(jù)分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運(yùn)動(dòng)技能
如今大多數(shù)頂尖的體育賽事都采用了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。用于網(wǎng)球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點(diǎn)或者棒球比賽中每個(gè)球員的表現(xiàn)。許多優(yōu)秀的運(yùn)動(dòng)隊(duì)也在訓(xùn)練之外跟蹤運(yùn)動(dòng)員的營(yíng)養(yǎng)和睡眠情況。NFL開發(fā)了專門的應(yīng)用平臺(tái)，幫助所有球隊(duì)根據(jù)球場(chǎng)上的草地狀況、天氣狀況、以及學(xué)習(xí)期間球員的個(gè)人表現(xiàn)做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非?？岬氖虑槭侵悄荑べ|：嵌入在瑜伽墊中的傳感器能對(duì)你的姿勢(shì)進(jìn)行反饋，為你的練習(xí)打分，甚至指導(dǎo)你在家如何練習(xí)。
6.提升科學(xué)研究
大數(shù)據(jù)帶來的無限可能性正在改變科學(xué)研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個(gè)數(shù)據(jù)中心，有65,000個(gè)處理器，能同時(shí)分析30pb的數(shù)據(jù)量，這樣的計(jì)算能力影響著很多領(lǐng)域的科學(xué)研究。比如政府需要的人口普查數(shù)據(jù)、自然災(zāi)害數(shù)據(jù)等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會(huì)發(fā)展創(chuàng)造更多的價(jià)值。
7.提升機(jī)械設(shè)備性能
大數(shù)據(jù)使機(jī)械設(shè)備更加智能化、自動(dòng)化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統(tǒng)以及強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和傳感器，在無人干預(yù)的條件下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動(dòng)了“智能電網(wǎng)”的首批測(cè)試，在用戶家中安裝智能電表，然后登錄網(wǎng)站就可實(shí)時(shí)查看用電情況。“智能電網(wǎng)”還能夠預(yù)測(cè)使用情況，以便電力公司為未來的基礎(chǔ)設(shè)施需求進(jìn)行規(guī)劃，并防止出現(xiàn)電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預(yù)測(cè)一項(xiàng)任務(wù)的完成時(shí)間。
8.強(qiáng)化安全和執(zhí)法能力
大數(shù)據(jù)在改善安全和執(zhí)法方面得到了廣泛應(yīng)用。美國(guó)國(guó)家安全局(NSA)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，檢測(cè)和防止網(wǎng)絡(luò)攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運(yùn)用大數(shù)據(jù)來抓捕罪犯，預(yù)測(cè)犯罪活動(dòng)。信用卡公司使用大數(shù)據(jù)來檢測(cè)欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對(duì)大數(shù)據(jù)生成的“名單”——有可能犯罪的人員，進(jìn)行通告和探訪，目的是提前預(yù)防犯罪。
9.改善城市和國(guó)家建設(shè)
大數(shù)據(jù)被用于改善我們城市和國(guó)家的方方面面。目前很多大城市致力于構(gòu)建智慧交通。車輛、行人、道路基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)場(chǎng)所都被整合在智慧交通網(wǎng)絡(luò)中，以提升資源運(yùn)用的效率，優(yōu)化城市管理和服務(wù)。
加州長(zhǎng)灘市正在使用智能水表實(shí)時(shí)檢測(cè)非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路傳感器和交通攝像頭的數(shù)據(jù)來控制交通燈信號(hào)，從而優(yōu)化城市的交通流量。據(jù)統(tǒng)計(jì)目前已經(jīng)控制了全市4500個(gè)交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數(shù)據(jù)在金融交易領(lǐng)域應(yīng)用也比較廣泛。大多數(shù)股票交易都是通過一定的算法模型進(jìn)行決策的，如今這些算法的輸入會(huì)考慮來自社交媒體、新聞網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，以便更全面的做出買賣決策。同時(shí)根據(jù)客戶的需求和愿望，這些算法模型也會(huì)隨著市場(chǎng)的變化而變化。

“揭秘”大數(shù)據(jù)的10個(gè)神話

“揭秘”大數(shù)據(jù)的10個(gè)神話
也許對(duì)大數(shù)據(jù)更好的一個(gè)類比是它就像一匹意氣風(fēng)發(fā)的冠軍賽馬: 通過適當(dāng)?shù)挠?xùn)練和天賦的騎師，良種賽馬可以創(chuàng)造馬場(chǎng)記錄–但沒有訓(xùn)練和騎手，這個(gè)強(qiáng)大的動(dòng)物根本連起跑門都進(jìn)不了。
為了確保你組織的大數(shù)據(jù)計(jì)劃保持正軌，你需要消除以下10種常見的誤解。
1. 大數(shù)據(jù)就是‘很多數(shù)據(jù)’
大數(shù)據(jù)從其核心來講，它描述了結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何結(jié)合社交媒體分析，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和其他外部來源，來講述一個(gè)”更大的故事”。該故事可能是一個(gè)組織運(yùn)營(yíng)的宏觀描述，或者是無法用傳統(tǒng)的分析方法捕獲的大局觀。從情報(bào)收集的角度來看，其所涉及的數(shù)據(jù)的大小是微不足道的。
2.大數(shù)據(jù)必須非常干凈
在商業(yè)分析的世界里，沒有“太快”之類的東西。相反，在IT世界里，沒有“進(jìn)垃圾，出金子”這樣的東西，你的數(shù)據(jù)有多干凈?一種方法是運(yùn)行你的分析應(yīng)用程序，它可以識(shí)別數(shù)據(jù)集中的弱點(diǎn)。一旦這些弱點(diǎn)得到解決，再次運(yùn)行分析以突出 “清理過的” 區(qū)域。
3.所有人類分析人員會(huì)被機(jī)器算法取代
數(shù)據(jù)科學(xué)家的建議并不總是被前線的業(yè)務(wù)經(jīng)理們執(zhí)行。行業(yè)高管Arijit Sengupta在 TechRepublic 的一篇文章中指出，這些建議往往比科學(xué)項(xiàng)目更難實(shí)施。然而，過分依賴機(jī)器學(xué)習(xí)算法也同樣具有挑戰(zhàn)性。Sengupta說，機(jī)器算法告訴你該怎么做，但它們沒有解釋你為什么要這么做。這使得很難將數(shù)據(jù)分析與公司戰(zhàn)略規(guī)劃的其余部分結(jié)合起來。
預(yù)測(cè)算法的范圍從相對(duì)簡(jiǎn)單的線性算法到更復(fù)雜的基于樹的算法，最后是極其復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4.數(shù)據(jù)湖是必須的
據(jù)豐田研究所數(shù)據(jù)科學(xué)家JimAdler說，巨量存儲(chǔ)庫，一些IT經(jīng)理們?cè)O(shè)想用它來存儲(chǔ)大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根本就不存在。企業(yè)機(jī)構(gòu)不會(huì)不加區(qū)分地將所有數(shù)據(jù)存放到一個(gè)共享池中。Adler說，這些數(shù)據(jù)是 “精心規(guī)劃”的，存儲(chǔ)于獨(dú)立的部門數(shù)據(jù)庫中，鼓勵(lì)”專注的專業(yè)知識(shí)”。這是實(shí)現(xiàn)合規(guī)和其他治理要求所需的透明度和問責(zé)制的唯一途徑。
5.算法是萬無一失的預(yù)言家
不久前， 谷歌流感趨勢(shì)項(xiàng)目 被大肆炒作，聲稱比美國(guó)疾病控制中心和其他健康信息服務(wù)機(jī)構(gòu)更快、更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)流感疫情的發(fā)生地。正如《紐約客》的Michele Nijhuis 在 2017年6月3日的文章 中所寫的那樣， 人們認(rèn)為與流感有關(guān)詞語的搜索會(huì)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)疫情即將爆發(fā)的地區(qū)。事實(shí)上，簡(jiǎn)單地繪制本地溫度是一個(gè)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)方法。
谷歌的流感預(yù)測(cè)算法陷入了一個(gè)常見的大數(shù)據(jù)陷阱——它產(chǎn)生了無意義的相關(guān)性，比如將高中籃球比賽和流感爆發(fā)聯(lián)系起來，因?yàn)閮烧叨及l(fā)生在冬季。當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘在一組海量數(shù)據(jù)上運(yùn)行時(shí)，它更可能發(fā)現(xiàn)具有統(tǒng)計(jì)意義而非實(shí)際意義的信息之間的關(guān)系。一個(gè)例子是將緬因州的離婚率與美國(guó)人均人造黃油的消費(fèi)量掛鉤：盡管沒有任何現(xiàn)實(shí)意義，但這兩個(gè)數(shù)字之間確實(shí)存在“統(tǒng)計(jì)上顯著”的關(guān)系。
6.你不能在虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用
大約10年前，當(dāng)”大數(shù)據(jù)”首次出現(xiàn)在人們眼前時(shí)，它就是Apache hadoop的代名詞。就像VMware的Justin Murray在 2017年5月12日的文章 中所寫的，大數(shù)據(jù)這一術(shù)語現(xiàn)在包括一系列技術(shù)，從NoSQL(MongoDB，Apache Cassandra)到Apache Spark。
此前，批評(píng)者們質(zhì)疑Hadoop在虛擬機(jī)上的性能，但Murray指出，Hadoop在虛擬機(jī)上的性能與物理機(jī)相當(dāng)，而且它能更有效地利用集群資源。Murray還炮轟了一種誤解，即認(rèn)為虛擬機(jī)的基本特性需要存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SAN)。實(shí)際上，供應(yīng)商們經(jīng)常推薦直接連接存儲(chǔ)，這提供了更好的性能和更低的成本。
7.機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的同義詞
一個(gè)識(shí)別大量數(shù)據(jù)中模式的算法和一個(gè)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)模式得出邏輯結(jié)論的方法之間的差距更像是一個(gè)鴻溝。ITProPortal 的Vineet Jain在 2017年5月26日的文章 中寫道，機(jī)器學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計(jì)解釋來生成預(yù)測(cè)模型。這是算法背后的技術(shù)，它可以根據(jù)一個(gè)人過去的購買記錄來預(yù)測(cè)他可能購買什么，或者根據(jù)他們的聽歌歷史來預(yù)測(cè)他們喜歡的音樂。
雖然這些算法很聰明，但它們遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到人工智能的目的，即復(fù)制人類的決策過程。基于統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)缺乏人類的推理、判斷和想象力。從這個(gè)意義上說，機(jī)器學(xué)習(xí)可能被認(rèn)為是真正AI的必要先導(dǎo)。即使是迄今為止最復(fù)雜的AI 系統(tǒng)，比如 IBM沃森 ，也無法提供人類數(shù)據(jù)科學(xué)家所提供的大數(shù)據(jù)的洞察力。
8.大多數(shù)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目至少實(shí)現(xiàn)了一半的目標(biāo)
IT經(jīng)理們知道沒有數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目是100%成功的。當(dāng)這些項(xiàng)目涉及大數(shù)據(jù)時(shí)，成功率就會(huì)直線下降，NewVantagePartners最近的調(diào)查結(jié)果顯示了這一點(diǎn)。在過去的五年中，95%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人表示，他們的公司參與了一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，但只有48.4%的項(xiàng)目取得了”可衡量的結(jié)果”。
NewVantage Partners的大數(shù)據(jù)執(zhí)行調(diào)查顯示， 只有不到一半的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)，而 “文化”變化是最難實(shí)現(xiàn)的。
事實(shí)上，根據(jù)2016年10月發(fā)布的 Gartner的研究結(jié)果 ，大數(shù)據(jù)項(xiàng)目很少能跨過試驗(yàn)階段。Gartner的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有15%的大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)被部署到生產(chǎn)中，與去年調(diào)查報(bào)告的14%的成功率相對(duì)持平。
9.大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)將減少對(duì)數(shù)據(jù)工程師的需求
如果你公司大數(shù)據(jù)計(jì)劃的目標(biāo)是盡量減少對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求，你可能會(huì)得到令人不快的驚喜。 2017 Robert Half 技術(shù)薪資指南 指出， 數(shù)據(jù)工程師的年薪平均躍升到13萬美元和19.6萬美元之間， 而數(shù)據(jù)科學(xué)家的薪資目前平均在11.6萬美元和16.3萬美元之間， 而商業(yè)情報(bào)分析員的薪資目前平均在11.8萬美元到13.875萬美元之間。
10.員工和一線經(jīng)理將張開雙臂擁抱大數(shù)據(jù)
NewVantagePartners的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，85.5%的公司都致力于創(chuàng)造一個(gè)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文化”。然而，新的數(shù)據(jù)計(jì)劃的整體成功率僅為37.1%。這些公司最常提到的三個(gè)障礙是缺乏組織一致性(42.6%)，缺乏中層管理人員的采納和理解(41%)，以及業(yè)務(wù)阻力或缺乏理解(41%)。
未來可能屬于大數(shù)據(jù)，但獲得這一技術(shù)的好處需要大量的針對(duì)多樣人性的辛勤工作。

大數(shù)據(jù)未來將是怎樣的發(fā)展趨勢(shì)？

2025年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)163ZB

近年，隨著人工智能、AIoT、云計(jì)算等技術(shù)的推動(dòng)，全球數(shù)據(jù)量正在無限制地?cái)U(kuò)展和增加。根據(jù)國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)Statista
的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)量在2019年約達(dá)到41ZB1。

國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC統(tǒng)計(jì)顯示，全球近90%的數(shù)據(jù)將在這幾年內(nèi)產(chǎn)生，預(yù)計(jì)到2025年，全球數(shù)據(jù)量將比2016年的16.1ZB增加十倍，達(dá)到163ZB。

注：ZB，即十萬億億字節(jié)

大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合增長(zhǎng)率約達(dá)15.33%

國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)Statista在2019年8月發(fā)布的報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)到2020年，全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的收入規(guī)模將達(dá)到560億美元，較2018年的預(yù)期水平增長(zhǎng)約33.33%，較2016年的市場(chǎng)收入規(guī)模翻一倍。隨著市場(chǎng)整體的日漸成熟和新興技術(shù)的不斷融合發(fā)展，未來大數(shù)據(jù)市場(chǎng)將呈現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展的態(tài)勢(shì)，增速維持在14%左右。在2018-2020年的預(yù)測(cè)期內(nèi)，大數(shù)據(jù)市場(chǎng)整體的收入規(guī)模將保持每年約70億美元的增長(zhǎng)，復(fù)合年均增長(zhǎng)率約為15.33%。

從法律法規(guī)體系方面來看，我國(guó)的數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)仍不夠完善，呈現(xiàn)出缺乏綜合性統(tǒng)一法律、缺乏法律細(xì)節(jié)解釋、保護(hù)與發(fā)展協(xié)調(diào)不夠等問題。2018年，十三屆全國(guó)人大常委會(huì)立法規(guī)劃中的“條件比較成熟、任期內(nèi)擬提請(qǐng)審議的法律草案”包括了《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》兩部。個(gè)人信息和數(shù)據(jù)保護(hù)的綜合立法時(shí)代即將來臨。

更多數(shù)據(jù)及分析請(qǐng)參考于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

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