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导读

2017年是科技蓬勃发展的一年，随着大数据技术日益成熟，市场上对大数据的炒作终于日益减少，那么，2017年的哪些大数据趋势会对你的组织产生影响? 让我们来看看2017年大数据的七大趋势与四大困惑。

大数据发展的七大趋势

一

支持区块链的智能合约

随着区块链在分布式领域快速发展，在很大程度上改变了了组织和社会，很多组织在不断探索区块链解决方案，包括70多家世界上最大的银行R3联盟管理，力图在其各自的区块链平台发展方面投资近6,000万美元。这显然表明银行在进一步探索区块链技术是认真的。然而，交易结算不是区块链技术的最大机会，其真正的可能性是在区块链上记录智能合约。智能合约是以代码形式记录的传统合约。当区块链联系在一起时，能够产生新形式的组织，如分散式的自治组织。

最有代表性的智能合约平台就是以太坊，以太坊是一个分散的应用平台，虽然以太坊仍然是一个非常年轻的平台，并且在应对不随意的复杂交叉函数中面临一些挑战，但是在像以太坊这样的平台上连接在一起不可逆转的智能合约的机遇是巨大的。多个创业公司正在开发类似的平台，如Synereo，Maidsafe或最新的Ardor平台。他们都在尝试建立分散的互联网。2017年，我们将会看到这些平台的成长，当然我们也可能会看到与这些平台有关的一些问题。然而，分散式互联网技术正在缓慢发展，智能合约将成为区块链的重要组成部分。

深度学习，想必大家都不陌生，前几年中国科技领域的明星阿尔法GO，就代表着深度学习的崛起，算法业务有改变社会的潜力，2016年算法技术的发展显著加快。计算机算法赢得了围棋比赛，能够用人类听不懂的语言交流沟通，甚至可以通过查看脸部图像从而识别罪犯。人工智能不会就此止步，在未来的几年中，人工智能将越来越普及，普及到我们日常生活中的各个角落。

深度学习算法它们被暴露于海量数据集、数百万个视频/图像/文章等之中，算法必须自己确定如何识别不同的对象、句子、图像等。因此，它能够提出人类无法想到的解决方案。有可能在未来某一天感觉到你的电脑用一种秘密的代码对你说话，那可能是真的。

2017年，互联设备将变得真正智能化。机器人、自动驾驶汽车或船只、无人机和任何其他物联网产品将变得越来越智能化。这些设备将会更好地理解用户并使产品或服务适应用户的需求。软件更新将通过无线电完成，从而减少不断购买新产品的需求。当这些被我们熟知的智能应用系统如Siri，Alexa，Viv，Cortana或Google Home等将会产生无数可能性，在不久的将来，会话式人工智能不仅只用于控制手机、播放音乐等。

例如：Alexa的拥有者们已经能够在家里控制他们的汽车并打开引擎，但很快你就可以用你的声音控制几乎所有的设备。下一代Siri而创造的Viv的发展将能够做出你所要求的任何事情。

2016年，大约65亿台设备连接到互联网，预计到2020年将增长到500亿台设备。2016年，当物联网相关的分布式拒绝服务大规模攻击出现时，由于连接设备缺乏安全性，这次攻击扰乱了美国东海岸的互联网。僵尸网络感染了成千上万的连接设备，比如路由器或智能相机，并使用这些设备来启动DDoS攻击，干扰了数百万人的互联网。

不幸的是，2017年可能会发生更多与物联网有关的攻击。简单地说，由于缺乏安全性，物联网连接的设备是非常脆弱的。许多开发智能牙刷、智能相机、儿童智能玩偶等等，例如，黑客可以劫持你女儿的芭比娃娃，以监视你的孩子或者干扰数百万人的网络。

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术在过去几年中已经走了很长的路。2016年随着《口袋妖怪：Go》和几款虚拟现实设备的推出，形成了一个标志性的时刻。

制造业中已经有许多通过混合现实实现更好的维修、更快的产品开发或改进库存管理的例子。此外，混合现实将帮助决策者了解(非常)复杂的数据集，使他们能够做出更好的决策。2017年，为混合现实开发的产品和应用将会增加，各类组织可以使用这些产品和应用来改进决策或ag旗舰厅平台提供更好的产品或服务。

随着大数据的炒作告一段落，企业开始看到数据为他们的业务ag旗舰厅平台提供了宝贵的见解。更多企业希望将数据货币化。因此，企业把数据看作是他们业务的核心。然而，对于许多企业来说，不可能在高级大数据分析系统和/或聘请大数据科学家或分析师上花费数百万，因为它们无力承担这样的费用。幸运的是，2017年将迎来大数据自助服务解决方案的增长。

自助服务大数据分析让组织使其数据货币化，并利用来自这些数据的见解来改善其业务。这些解决方案不需要几个月的规划和准备或IT基础架构的开发。相反，你可以简单地连接数据源并开始工作。这些平台将实现敏捷性，短时间实施性，并提高中小型企业的生产效率。世界上有大约1.25亿中小型企业，这是一个值得抓住的巨大市场。大数据自助服务解决方案使组织无需考虑数据类型(无论是结构化，半结构化还是非结构化)就能准备数据，因此可能成为2017年大数据采用的杀手级应用程序。

我们周围的世界正在迅速变化，企业要在这种不断变化的环境以保持竞争力。然而，这种意义建构不仅应该由C级高管或高级管理人员来完成。相反，企业应该使真正的决策者能够从数据中获得正确的见解。组织内的真正决策者不是高级管理人员或C级管理人员，而是面向客户、出售服务或在工厂生产产品的员工。这些见解可以通过我称为混合数据的方法获得。结合内部和外部数据以及结构化和非结构化数据，从而获得有价值的见解。

“令我们最为困惑的是数据确权问题。比如，政府的数据就应该是政府，医院、电信运营商的数据也应该属于他们自己。”淘宝上的购物数据到底属于谁的，国家一直没有明确规定。

“数据作为一种新的资产类型，哪些数据是属于个人的，哪些是属于企业的，哪些是可以交易的，未来都会有一个界定。”现在除了国家安全、个人信息等数据不能交易，其他数据仍是混沌状态。李常青建议，数据交易可以先从公开渠道披露的数据入手，比如上市公司披露的报表、行情、价格等数据进行加工整合，给客户一些预测性意见。再如，淘宝等电商积累的消费数据虽然不能交易，但由此形成的快消品报告是可以销售的。再比如像人工智能、无人驾驶等企业对这些数据的需求量大。“但数据的版权问题至今无解。我们ag旗舰厅平台提供的数据被用户买走后再复制传播，我们毫无办法，唯一的生存之道就是不断地做新数据。”

数据交易之困

因大数据的行业规则仍不明晰，只在细分领域有所突破。业内较为关注的大数据交易，但其交易规则、定价、数据所有权以及数据盈利如何分配等问题仍在探索之中。

数据交易所是一个很好的探索。但目前仍处在发展初期。“目前数据交易所仍采取传统的会员制。”它没有进一步解决数据存储、确权、脱敏等问题。

数据脱敏本身不是技术难题，但问题是数据到底要脱敏到什么程度？企业拿到工商局网站上的数据做了MD5的身份验证，但很容易通过身份证号来推导，这种脱敏的意义就不大。脱敏肯定会增加成本，数据的采集、清洗、脱敏的程序，类似大数据领域的“富士康”，要依靠大量的人工成本支撑。

数据在使用的过程中需要通过它们之间的关联性发掘一些有价值的东西。譬如，利用人脸识别技术寻找丢失小孩通过大数据、人工智能技术来寻找失联的孩子。再如，某机械加工厂得知螺纹钢涨价了，过去会觉得生产成本增加了得赶紧购买原材料。但现在却可以通过历史数据去了解行业下游的需求。“这才是大数据应用的意义。”

随着医保、社保、交通、水电煤气等政务数据不断地被政府释放出来，应该开发更有价值的数据产品。“像查询企业信用的数据产品在销售环节既有章可循，也可以产生一定的经济效益。”

现在更多的人把目光转移到了AI，大数据是AI的基础。我们需要大量的数据来喂养一个AI。机器人沃森可以学习各种病例，比人类学得快，积累得多。AlphaGo也是通过大数据学习，战胜了李世石和柯洁。“没有数据，AI很难实现。可以预见，未来3-5年，大数据和AI将是高热投资区域。”

目前数据非法交易的监管难度较大。一方面非法数据交易信息互联网传播渠道尚未被及时、有效切断，多部门协同打击的常态化机制尚未建立。另一方面，非法数据交易传统打击手段难以有效应对，网络化和平台化监管治理模式尚未建立。

“某大数据交易所探索了两年多，交易量才突破1亿元，但是黑市交易的数据量至少是其99倍。区块链技术可以有效打击数据非法流通问题。目前交易所就采用了区块链技术，相当于给数据加了一个GPS，可以对交易的数据进行追踪。但目前它并没有真正发挥出实力。