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大數據下一個十年將如何演進?

2019-11-15 16:13:21 來源:CDA數據分析師 點擊:640

【大比特導讀】在這篇博客中,我不打算預測數據科學面對的未來是什么,不會去猜測它的未來是光明有前途,還是毫無希望。這里我只結合自己,還有我認識的一些人的經歷,提供一些決定性因素幫忙做預測。

當下我們生活在數據的時代里。機器學習和數據分析技術已經成為了我們當今生活密不可分的一部分。那接下來會怎樣呢?

在這篇博客中,我不打算預測數據科學面對的未來是什么,不會去猜測它的未來是光明有前途,還是毫無希望。這里我只結合自己,還有我認識的一些人的經歷,提供一些決定性因素幫忙做預測。

拋開這些,我先大致勾勒一下今后 10 年影響數據科學未來的關鍵因素。我希望它會在工作流程上帶給你一些有價值的見解。不用多說,這只是我的個人預測。如果你感興趣,請繼續讀下去!

數據科學的未來:我怎樣看待?

1、更多的數據科學策略

數據科學就是通過定量的方式解決問題的一門學科。在過去,由于缺少數據或數據處理能力,我們只能依賴其它東西,比如“獨裁者的突發奇想”、“專家的直覺”和“普遍的共識”等。今天,這些根本都不管用了,而且毫無疑問,10 年后它們的作用會更有限。數據科學家轉而在搭建一些系統,這些系統可以輸出語音、預測、給出期望并輸出真正的結果。

數據科學技術的泡沫不會破裂,相反,數據驅動策略的引入將繼續占據主流。更多的人會關注數據,從數據中獲得真知灼見,所以數據科學團隊成為任何成功組織機構,至少是大部分組織不可或缺的一部分,由此組織之間會競爭,渴望爭得領域前沿的位置。

2、更多界定明確的角色

因此數據科學會更受歡迎,絕大多數顧客會更清楚數據科學家到底是做什么的。現在,數據科學家是一個寬泛的頭銜。目前領域內的人使用相關名稱和描述時有一些不嚴謹,所以外界對該領域中人的角色有很多困惑。

我們一般把數據科學領域的角色分成 4 類,它們角色職能不同但有重疊。

數據架構師——開發數據架構,以有效地捕獲、整合、組織、中心化和維護數據。數據分析師——處理和解釋數據,為公司提供有執行意義的預測。數據科學家——一旦數據體量和產生速率達到一定水平,需要復雜技術時,他們會對數據進行分析。數據工程師——開發、測試和維護數據架構,保證隨時使用和分析數據。我認為隨著時間推移,所有這些角色我們會更熟悉,我們也會更了解它們的不同點。因此,顧客會對什么可得什么不可得,有更切實際的期待,頭腦中會有更清晰的工作流程,還有從中獲得的收益。

3、更多的軟技能需求

隨著時間推移,我們會更清楚地看到,大量的數據科學家會熟練運用 Python 或 R 語言。但是,向管理層推銷你的想法的能力,說服他們相信你的洞察和見解才值得追求的能力,這種能力會怎樣?可視化描述可以承擔一半工作,而另一半就是老舊的市場營銷能力。結果,我們會看到市場更青睞那些知道如何圍繞出售產品創造關鍵性對話的人。因此,那些能將硬軟技能結合的人會永遠吃香。

4、數據會更多,處理數據的人工智能也會更多

現在我們談一些嚴肅的東西。每天我們產生的數據量多到難以想象,以我們現在的速度,每天產生數據量有 2.5 個 10 的 18 次方字節,而且這個速度只會加快。看一下 Raconteur 網站做出的每日關鍵數據信息圖:

5 億推特信息;2940 億電子郵件;四千萬億字節的 Facebook 數據;四萬億字節的單位車聯網數據;650 億條 WhatsApp 信息;50 億條搜索信息;到 2025 年,預計全球每天將產生 463 艾字節(463*10^18 字節)數據,相當于每天 212,765,957 張 DVD 的數據量!

實際上,僅靠數據科學家,無法管理和處理這么龐大的數據。屆時,人工智能很可能成為協助數據科學家處理數據的有效工具。自動化數據分析工具和機器學習會“聰明”到取代數據科學家做例行工作,比如探索性數據分析、數據清理、統計建模和構建機器學習模型。

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