三大趨勢
1.真實的機器學習
我們堅信，機器學習、人工智慧未來很快會接管世界，至少是人類的大部分工作。然而現實正一步步向我們推進，我們發現機器學習能最有效地成為人類的助手而不是替代者。人類工作和機器學習結合才是最好的結果。
2.從資料採集者到資料生產者
過去，企業一直專注於挖掘自己擁有的資料，並發現和收集其他組織擁有的資料。但現在，企業需要一些戰略轉移，有意識的創造所需的資料，用於銷售新產品和服務，滿足業務目標的需要。例如一家體檢公司收集病人生活方式和保險公司投保條件資訊，並以此為基礎提供個性化的客戶服務和指導。這樣的公司會走得更遠，針對客戶的需要，有針對性的收集和提供資料。
3.優化客戶體驗的新方法
在大資料領域最後的幾個攻堅戰之一就是提公升使用者的體用體驗了。以現在的趨勢看來，使用自然語言處理分析現有資料是個不錯的辦法，例如在社交**上的進**感分析，會比較容易抓取到使用者的好噁，從而進行產品的改進。
三大障礙
1.資料處理的困境
資料處理一直是人們最關心的問題，資料處理的概念是為達到即將到來的gdpr法規和其他法規的要求而進行的更細粒度的控制。公司不僅需要控制誰可以訪問哪些資料，也需要知道資料的**（產銷監管鏈），誰在擁有或進行控制，資料是否已被修改，（被該資料集所取代）和其他有關的資訊管理的可靠性，安全性和問責。
2.雲管理失誤多
管理和跟蹤多個雲環境是相當繁重的任務，隨著更多的資料、應用程式和處理能力轉移到雲計算中，企業可以判斷到這會帶來一些問題。雖然乍一看，多雲世界的出現沒有想象中那麼讓人頭痛，畢竟它提供了無數的機遇和挑戰，但我們需要做的是仔細考慮構建雲管理全球企業的好方法。
3.自助服務的障礙
自助服務在今天非常流行，它將資料與資料分離，並讓使用者負責它。不幸的是，在大多數情況下，乙個瓶頸出現了，這裡的障礙是規模問題–如何使成百上千的使用者同時使用資料。將資料從it中分離出來並轉移到使用者自助模型中只是將公司轉變成真正的資料驅動組織的第一步。下乙個是將資料從普通業務轉變為企業盈利的發動機。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大資料的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
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