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字号+作者:刘 凤 来源:大学生娱乐网送彩金网 2019-01-11 11:18 我要评论() 收藏成功收藏本文

[数据]:数据是一种资源。这是互联网时代的一项重要法律。要在Internet上发挥作用,数据利用是必要的一步。数据的使用是将数据转换为实际生产力。对于...

[数据]:数据是一种资源。这是互联网时代的一项重要法律。要在Internet上发挥作用,数据利用是必要的一步。数据的使用是将数据转换为实际生产力。对于人员而言,它是将数据应用于活动,以降低成本并实现精确。 2016年即将到来,数据将在新的一年呈现出什么趋势?

1.算法的兴起(算法)

大数据已过时,算法合理。数据已成为商品,每个组织都能够收集和存储大量数据。对大数据的分析不再那么引人注目。每个组织都可以雇用或培训大数据分析师来理解数据模式。

2016年,人们更关心他们所联系的数据采取了什么行动。该算法将很受欢迎。算法可以定义行为。它们是非常专业的软件,可以很好地执行专业指令,比人类更好。例如,当您访问网站时,请根据您手头的信息快速确定最合适的。或者在大量交易数据中找出异常值以识别欺诈行为。

这些算法是非常专业的人工智能,与已存在多年的普通人工智能无法比拟。然而,非常专业的AI已经存在,并且在2016年我们将见证算法业务的兴起。

2. Data Lake Service作为解决方案(Data-Lake-as-a-Service Solutions)

2015年,我们已经遇到了Data Lake。企业正在从M2M连接,社交网络和远程工作者那里积累越来越多的数据,Data Lake将成为他们重要的数据存储工具。

根据Gartner的说法,“到2020年,信息将用于重建,数字化或消除80%的业务流程和产品(与10年前的—— 2010相比)。在传统的存储解决方案中,数据彼此隔离。数据湖正好相反,允许对存在于各处的原始信息字节进行整合和分析。 Data Lake可以帮助您将您的业务数字化,并使其成为真正的数据驱动型业务,就像Gartner对2020年的业务预测一样。

由于数据湖带来了相当多的挑战,2016年,我们将看到数据湖管理的未来:Data Lake Services作为为您的数据湖提供完整管理解决方案的解决方案。

Data Lake服务将提供主动存储解决方案,通过整理大量结构化和非结构化数据,可用于处理大量应用程序,包括企业数据仓库或Apache Hadoop或Spark等开源技术。使用Data Lake服务的公司每月只需支付几美分,即十亿字节。

2016年,我们将看到越来越多的大数据提供商提供此类解决方案:为企业提供完整,易用,可扩展的解决方案,消除构建数据湖泊的麻烦。由于数据湖在大规模数据存储和分析方面的巨大优势,Data Lake Service Solutions将在许多组织中使用。特别是,较小的组织,如互联网领域的娱乐网送彩金公司,将受益于数据湖服务计划,消除了创建和维护数据湖的麻烦。

3.区块链将被各行各业接受

在过去的几年里,我们看到区块链主要用于比特币,但区块链技术提供了更多的可能性。 2016年,我们将看到许多行业将采用区块链。

区块链可以被视为公共分类帐或数字事件的记录。该公共分类账由许多不同方共享,计算地理位置和计算上孤立的节点,并且只有在系统的大多数成员同意时才能更新该记录。只要将新信息输入到分类帐中,就无法删除它并且每个人都可以看到它。由于区块链的存在,输入分类账的所有信息都是完全透明的。

区块链的一个关键优势是系统完全透明,任何人都可以在不影响个人隐私的情况下查看哪些交易输入分类账。您可以记录事件的真相,甚至记录其正确性,而不会泄露个人的个人隐私。

虽然大多数人将区块链与加密比特币相关联,但还有更多可能性。特别是金融业将迎来区块链技术的盛行。许多世界上最大的银行正在试验区块链,或正在投资区块链初创公司。瑞银集团(瑞银集团)创建了一个区块链实验室,桑坦德正在研究如何使用区块链来管理他们的贷款活动,高盛集团(Goldman Sachs Group)投资于区块链娱乐网送彩金公司并拥有一个庞大的财团(R3的全球银行合作伙伴关系) ,区块链负责调查的潜力。

但是,在2016年,我们将看到不同行业的多个应用程序使用区块链。基本上任何拥有数字交易的行业都将受益于区块链技术,从金融业,法律行业,房地产,公证人,赌博,出版到数据存储。在未来一年,区块链的广泛采用将迫在眉睫。

4.人力资源分析

对大多数组织而言,人才是最重要的资产;对于大多数高级管理人员来说,人才是首要任务。根据普华永道的研究,34%的美国首席执行官“非常关注”组织中关键技能的可用性。因此,高级管理人员正在寻找有关其人力资源的最终数据,因此2016年我们将看到人力资源分析迈出了一大步。

虽然人力资源分析是人事部门的新业务领域,但业务增长极快,以便更好地提高人力资源的投资回报。人力资源分析可以定义为一种大数据技术,它使用与人类相关的数据段来优化业务输出并解决业务问题。因此,人力资源分析变得越来越重要。

人力资源分析可以帮助回答一些问题,例如:我们是否在组织中拥有合适的技能组合?我们的员工,尤其是那些工作良好的员工,如何工作?我们可以更好地预测公司未来的领导者。谁?工作人员的精神状态......等等。

在一个过热的市场中,人才争夺战正在加剧,优秀的大数据科学家和数据分析师的资源变得越来越稀缺,因此寻找人才并非易事。对于一个组织来说,了解员工的驱动因素并激励他们越来越重要。因此,2016年,更多的组织将专注于人力资源分析,这些领域的初创企业数量将迅速增长。

5.聪明的政府致力于改善社会和公民体验

对于那些大型企业组织而言,大数据已经成为一种通用语言。政府适应新趋势的速度很慢,但在2016年,我们将看到更多的国家,地区和地方政府采用大数据技术来增强社会和公民体验。

政府正试图利用大数据技术改善公民体验管理,通过政府分析,将数据驱动的决策引入一线员工管理,从而创造无摩擦交易,提高政府绩效。政府或智慧政府将为实现其目标做出重要贡献。 2016年,越来越多的政府将向全球的智能政府发展。

我们已经看到了一些例子。迪拜当局正在努力将政府变成一个聪明的政府。他们已经开始实践客户(例如,公民身份)的经验并促进知识经济的实践。他们为数十种智能政府服务创建了单一,安全的登录界面,并且大量服务支持移动应用程序。

爱沙尼亚是最好的智能政府的一个例子。只有130万公民的波罗的海国家被联合国提名为“十年来最好的电子政府内容”。与外部或内部的每次互动都是数据驱动的,爱沙尼亚政府完全控制自己的数据。此外,议会正在推动无纸化办公,电子签署法律文件和完全电子商务。由于所有服务都是相互关联的,因此报税非常简单。

虽然爱沙尼亚政府远远领先于同行,但这一进程并未停止。在荷兰,国家政府的目标是将整个项目数字化,从2017年开始,从与政府接触到纳税。

因此,在未来一年,我们将看到越来越多的政府在全球范围内开发智能解决方案。我们还将看到更多政府开放自己的数据集,开放API(应用程序编程接口)使初创公司和企业可以轻松地与政府机构建立联系。这不仅会加速政府的智能化进程,甚至可能会获得更多。

6.增强大数据安全性并防止数据泄露

随着数字化进程,物联网将物联网连接到网络,大数据的安全性变得越来越重要。在过去几年中,我们经历了许多大规模数据泄露事件,包括Ashley Madison hack(婚外情网站)和TalkTalk(英国宽带服务提供商)黑客攻击事件。

基本上,任何组织将来都可能被黑客攻击,如果没有被黑客入侵,则意味着它根本不重要。因此,任何组织不仅应该专注于防止安全漏洞,还应该在黑客攻击时实施正确的危机应对计划。

在2016年,我们将看到更多数据泄漏消息,更多组织将掩盖愚蠢,以及更多的物联网引起的真实事件的攻击。特别是后者可能对数据安全产生深远影响。毕竟,我们已经看到黑客远程摧毁在高速公路上行驶的吉普车。

因此,在2016年,我们将了解组织如何管理其数据以确保数据安全,包括攻击前,攻击后和攻击后管理措施。组织将增加安全支出,与道德黑客合作以改善数据安全性,并改进内部流程以使员工更加警惕黑客。毕竟,人们通常是公司安全协议中最薄弱的环节。

7.智能机器启动的雾分析

雾计算正在迅速获得大量动力。雾计算是指连接到物联网的终端设备与存储数据的云计算之间的存储,传输和计算。随着物联网的发展,雾计算正在获得动力,因为传感器变得非常复杂,现在它们可以收集大量数据。

想象一下,你有一个连接各种设备的网络,它们会产生大量的实时数据。在设备和云之间来回传输数据变得特别昂贵并且花费太长时间。使用雾计算或雾分析。雾分析允许智能机器在本地执行部分分析,仅将分析结果发送到云。

根据Gartner的说法,智能机器是一个新的现实。因此,在未来一年,我们将看到更多智能机器,其中有越来越复杂的传感器,可以收集大量数据。组织必须转向雾分析,以便数据易于管理,保持洞察力并最大限度地降低成本。

令人兴奋的新年

就大数据而言,2016年将是令人兴奋的一年。智能算法将接管现在由人类完成的许多业务。我们将看到Data Lake Services作为服务解决方案出现,可帮助公司以最少的工作量使用数据。越来越多的行业开始尝试使用区块链技术来改变他们的行业。

该组织将转向人力资源分析,以更好地激励员工并争夺稀缺人才。政府最终将看到大数据带来的好处并转向情报,但组织和政府必须对黑客保持警惕并采取适当措施。最后,随着智能机器将出现在各行各业,雾分析的时代正式开启。 (来源:大数据摘要)

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