预测明年的数据 分析和AI

又到了每年的这个时候。在你打开树下的礼物之前，我有一些更有礼貌的礼物。为了响应来自世界各地的数据和分析的高管和杰出人士分享他们对明年的预测，我尽职尽责地编写并将它们拼接在一起。

聚集在一起，沉浸在今年的批次中，专注于人工智能，数据监管，数据治理，Hadoop市场的状态，开源和“优势”。

 

关于人工智能的智能

 

预测关于人工智能的预测(AI)遍布地图。他们的范围从乐观和满眼都市到更加怀疑和厌倦。例如，SAP的SAP Leonardo，机器学习和智能过程自动化副总裁David Judge 看到了一个光明的未来：“2019年，人工智能将继续让我们的工作更轻松，让我们能够完成更多......工人将根据我们的偏好选择拥有某些任务或将项目委托给机器。“

 

但Talend的首席技术官Laurent Bride更加乐观，他说“围绕数据道德的问题会减缓AI / ML的创新。” 新娘的观点是，既然我们已经克服了我们的人工智能崇拜并且正在努力使它变得有用，我们就会更好地欣赏道德和道德困境。他认为，随着研究人员试图找出一种公平，平衡的机器制决策方法，即时创新将暂停(而不是昙花一现)。“

 

也许创新会放缓，但我们的很多预测者都认为现有人工智能创新的企业部署将会扩大和深化。Splice Machine首席执行官Monte Zweben 表示，“机器学习将进入运营阶段，退出后台实验，进入实时，任务关键型企业应用程序架构。” Salesforce的高级副总裁兼通用分析公司Ketan Karkhanis 认为，“2019年将是人工智能主导的分析(称为自动发现)成为主流的一年。” 和维杰Rayapati，总经理 在Nutanix，解释说，“AI将成为主流，并成为开发智力将推动企业软件服务的下一个浪潮是自主的新的API。”

 

保持安全但是

 

如果没有良好的数据，你就无法拥有良好的AI。如果没有治理和法规遵从性，您将无法获得数据完整性。因此，欧盟的GDPR(通用数据保护条例)非常突出，治理和数据目录也是如此。

 

Alteryx的首席战略官Langley Eide 使用以下标题作为他的一个预测：“治理和数据编目成为协作的关键。” GoodData的首席信息安全官Tomas Honzak认为，“全球隐私，监管和治理将继续让安全专业人员在夜间工作”，并且就GDPR的欧洲血统而言，“美国将继续进一步下滑，由于我们的联邦合规工作进展速度不够快，无法满足全球的要求，因此在能力和国际关系方面落后了。“

 

也就是说，Talend's Bride认为美国将参与数据保护游戏，称“GDPR中的'G'将很快代表”全球“，并继续解释”加利福尼亚，日本和中国已经开始研究采用与欧盟GDPR类似的规则。“ Kaseya首席产品官Mike Puglia 可能会同意，并说”我们看到更多的全球法规生效 - GDPR是最重要的法规。“Puglia也认为合规是一个驱动因素对于更广泛的数据治理计划，他认为这些计划具有商业积极性。他的预测标题是“随着合规性的增长，数据治理发展成为一项全公司计划”。

 

但是不要把它锁定

 

但是随着所有这些合规性和治理工作的继续进行，我们如何应对Aspirant首席分析官Beverly Wright博士的观察 ?：“公司公开表达他们需要改变他们的组织”文化在与战略和战术决策相关的决策中变得更加数据化。现在看来他们已经开始采取措施鼓励这种转变并更快地推动环境。“

 

为了推动这种情绪，Information Builders的首席运营官Frank Vella 认为，“随着企业对数据价值链的更大承诺进行分析，企业赞助的数据管理驱动计划将会增加。” 而雪花的CEO鲍勃，放大这种想法，断言“2019将是许多公司的一个转折点。那些调整自己的商业模式，战略和流程，成为更多的数据驱动的前途不可限量，而许多人会被打乱并且落在了路边。“

 

那么，如何协调合规要求和利用数据价值链呢?Alation的联合创始人兼设计和战略计划副总裁Aaron Kalb 将首席数据官(CDO)视为这方面的推动者，预测“CDO将弥合自助服务需求和治理目标”，并指出了“通过IT和法律部门的治理目标来弥合业务的自助服务需求。”

 

容器中的大象

 

所有这些谈论宏伟的概念，关于技术堆栈，一些行业的大头钉怎么样?听到Apache Hadoop的悲观情绪，读者要么感到平反，要么感到沮丧。Splice Machine的Zweben表示，“Hadoop的新客户增长将减少，Hadoop集群的增长将放缓。” 另一位在游戏中扮演狗的首席执行官GoodData首席执行官Roman Stanek表示，“现代企业将继续摒弃像Hadoop这样的技术。”

 

Yowza!事实证明，闪亮的新东西现在是Docker和Kubernetes等容器技术。MapR的数据和应用高级副总裁杰克诺里斯说，“2019年是集装箱和人工智能在主流中相遇的一年。” Nutanix的Rayapati 支持他，称“企业的数字化将推动由云，容器和微服务提供支持的现代IT架构，同时也为企业的监控，管理和治理带来新的挑战。” (还有那种令人讨厌的治理方法!)

 

开源预测

 

Hadoop，Docker和Kubernetes之间的关系当然是它们都是开源技术，我们的预测者可以在这里讨论很多话题。我再次借鉴Talend的Laurent Bride，他说“市场将在开源技术上翻倍”，并将Cloudera / Hortonworks的合并称为支持这种观点的众多合并/收购之一。(顺便说一句，GoodData的Stanek认为同样的合并是各种各样的负面指标，称这笔交易“是对2019年Hadoop预计价值的第一次看法。”)。Trem Shiran，Dremio的联合创始人兼首席执行官，也谈开源。“他们认为，使用开源项目，开放标准和云服务，公司将向关键业务线的数据消费者提供他们的第一次数据即服务迭代。”

 

尽管如此，围绕所有OSS的受欢迎程度仍存在一些悲观情绪。Streamlio的创始人 Karthik Ramasamy将开源技术Apache Pulsar，Heron和Bookkeeper联系在一起，认为“随着主要的云平台供应商采取更多措施来共同选择开源生态系统，Tensions将会酝酿。” Ramasamy接着解释说，“大型云提供商将通过基于开源推出自己的封闭式云服务来破坏开源社区和供应商，而不会回馈这些社区。” 虽然他确实引用了一个相反的案例，但他仍然警告说“这些公司在开源中扮演'好公民'的程度将受到关注。”

 

请让我接近边缘

 

向Grandmaster Flash道歉，在今年的预测中有很多关于“边缘”的喋喋不休。从本质上讲，“边缘”指的是计算能力，尤其是物联网(IoT)和人工智能，远离云，并进入传感器漫游的领域。这是PC革命，redux。

 

解决工业物联网(IIoT)， 沙斯特里Malladi，首席技术官雾笛说，“作为IIoT从云为中心的方法项目支点之外，在人工智能和IIoT演进的下一步将解决需要转换算法在边缘工作占地面积小得多。“ Stephan Ewen 是Data Artisans的联合创始人兼首席技术官，该公司围绕流媒体数据技术Apache Flink成立，他表示“流处理将被用作实现'边缘计算'的有效方式。”因为它“非常适合在设备或网关上预处理数据，以及在边缘运行事件驱动逻辑。“

 

MapR的诺里斯解释说，“2019将会看到钟摆转向关注边缘执行分析的重点。” Norris进一步阐述：“这一趋势的成本驱动因素是带宽(半连接环境以及昂贵的蜂窝网络)考虑因素和存储(减少发送到云端的数据量)。”

 

一年的所有工作

 

看看我们明年在这些预测方面取得了多大进展将是有益的。但是，对人工智能，治理和合规性的三重关注将决定所发生的事情。股市的动荡和供应商的过剩也可能产生影响。我期望在分析和人工智能方面做出重大的企业计划和支出，以及围绕这些投资的效率和回报的更高标准。2019年有望成为该行业在那里实现的一年。