編者按：我們深處大資料的洪流之中。2016年已經讓我們見證了太多歷史，2017年大資料的世界又將發生怎樣的變化呢？Datafloq 公司的創始人 Mark van Rijmenam 在文中預測了 2017 年大資料的 7 大趨勢。
又到了一年年末，2016年發生了太多。谷歌的圍棋機器人“阿爾法狗（AlphaGo）”在比賽中擊敗了圍棋世界冠軍李世石；黑科技“區塊鏈”真的火起來了；世界各國的政府也在加大對建立智慧城市的投資。我從2013年開始，每年都會對下一年的大資料趨勢做出分析，2017年有望成為大資料的巨集大之年。對大資料的炒作終於結束了，因此我們也終於可以開始著手發展大資料。這就是為什麼我會把2017年稱作”智慧之年”。那麼，2017年大資料的哪些趨勢可能會影響到你的公司呢？
1. 區塊鏈啟用下的智慧合約：區塊鏈2.0時代
分散式科技能夠徹底改變企業與社會，因此媒體對這方面關注頗多，區塊鏈在2016年越來越火，許多企業組織都開始探究區塊鏈模式。全世界擁有超過70家大型銀行的R3 Partnership，力圖對其區塊鏈平臺的發展進行近6000萬美元的投資。雖然四家卓越的銀行離開了這個財團，但其餘銀行都將繼續專心探索這種科技。
然而，轉賬業務並不是區塊鏈技術最大的機遇所在。真正的機遇在於通過區塊鏈儲存智慧合約。智慧合約是用資料記載的傳統合約。它們有點像是“如果這樣，那麼那樣”的一些陳述句，只不過比那種句子要複雜得多。當這些句子組合在一起的時候，就可以形成像分散性自治組織一樣的新型組織形式。
最知名的智慧合約平臺要屬Ethereum。這家公司就是一個分散性的平臺，專門為完全按程式執行，不會出現任何詐騙、審查以及第三方干涉的應用軟體服務。儘管Ethereum還是一個初期平臺，並在‘involuntary hard forks’上遇到了一些困難，但在像Ethereum這種平臺上鍊接不可逆的智慧合約機遇巨大。許多初創企業正在開發類似的平臺，比如Synereo、Maidsafe和最新的Ardor。它們都在試圖建立分散性網際網路模式。2017年我們會見證這些平臺的成長，同時也會見證它們所遇到的一些問題。然而，分散性網際網路的科技正在緩慢發展，智慧合約將成為區塊鏈2.0時代的一個重要組成部分。
2. 深度學習技術智慧化，更接近人工整體智慧
演算法業務擁有改變社會的潛力，也在2016年展現出了其發展水平的顯著性增長。演算法技術不但贏得了圍棋比賽，它還可以翻譯它並不懂的語言，甚至可以僅僅通過識別一張圖片中的臉偵查出一個罪犯。人工智慧不會僅僅止步於此，在接下來的時間裡人類將更加接近一種人工整體智慧的模式：比如說一個可以幫你開車的Siri。
由於深度學習這種技術，人工整體智慧逐漸變得可能。深度學習是指受人腦中的神經網路所啟發的分域化的機器學習，意在建立可以從巨大資料量中找到事物規律的虛擬神經網路。如今，由於激增的計算機能力以及全球科學家接觸到的龐大資料的出現，深度學習已被廣泛運用。因此，2017年我們將會看到許多影響我們生活的新型深度學習的應用。
深度學習演算法不是由人類培訓出來的。他們暴露於巨大的資料組、成千上萬的視訊/圖片/文章之下，而這些演算法必須為自己找出識別不同物體、句子、影像的方法。結果就是，它們能夠想出前所未有的方法。例如，一組演算法運用人類不會用的組合形式開發了一組人類無法解開的加密演算法。因此，如果在2017年你覺得電腦對你說了某些聽不懂的話，那情況也許屬實。
3. 對話式人工智慧：智慧應用將顛覆互動模式
連線裝置在2017年會變得真正智慧。不論是機器人、自動駕駛的汽車、船隻和無人機，還是物聯網的其他產物都將會變得相當智慧。這些裝置會在瞭解使用者需求這方面獲得極大進步，並且更加適應使用者所需求的產品與服務。軟體更新將通過無線完成，減少了持續更換裝置的需要。
當這些智慧裝置與智慧應用連線到一起時，就如Siri、Alexa、Viv、Cortana和Google Home，能產生出無盡的可能性。這些對話性的人工智慧與智慧應用可以實現高水平的互動。這些應用現如今大多隻用於操縱移動裝置、播放音樂或者訂購一個披薩，但到2017年將發生翻天覆地的改變。
Alexa 使用者現在已經能夠在家操縱他們的車開啟引擎，不過很快他們將可以用他們的聲音操縱其一切裝置；被認為是第二代 Siri 的 Viv 將執行你發出的任何命令。正如微軟公司的執行長 Satya Nadella 所稱，這些機器人將會成為下一代應用裝置。2017 年我們將見證這些智慧應用與許多物聯網裝置的融合，並且亞馬遜開發出一個針對新型對話性人工智慧的創業孵化器，這將大大改變你的組織與客戶對話的方式。
4. 物聯網相關資料的破壞將成為一場浩劫
物聯網一直在持續發展。2016年，約有65億的裝置接入網際網路，這個數字預計在2020年會增長到500億。在2016年也發生了第一次大規模的物聯網相關的分散式拒絕服務攻擊（DDoS攻擊）。這場干擾了美國東海岸網際網路的DDoS攻擊之所以能夠成功，是由於連線型裝置中安全保護的缺失。一個殭屍網路感染瞭如路由器、智慧相機之類的成千上萬的連線裝置，並利用這些裝置發動了一場DDoS攻擊，因而干擾了百萬人民的網路。
不幸的是，由於人人都知道物聯網連線型裝置缺乏安全保護，極其脆弱，2017年可能會出現更多物聯網相關的攻擊。許多開發了智慧牙刷、智慧相機、智慧玩偶或者其他你能想到的智慧連線裝置的公司完全沒有嚴肅考慮過資料安全的問題。正因如此，黑客將可能挾持你女兒的芭比娃娃來暗中監視你的孩子，或者使得百萬人的網路崩潰。政府以及監管者必須介入，迫使連線型裝置製造商提高其物聯網裝置安全等級並調至最高，因為僅僅需要一個網際網路連線與一個病毒就可以感染整個網路並且讓該區域的網路崩潰。
5. 混合現實將極大改善資料視覺化與決策制定
擴增實境（AR）與虛擬現實（VR）在過去的年間已經得到了很多發展。AR 在 Pokémon Go 遊戲出現之時到達了關鍵性的節點，在短短几周之內獲得了超過1億的使用者。顯然易見的是，Pokémon Go 與希望瞭解並分析其資料的大公司不太相關，但其對於瞭解擴增實境、虛擬現實或者混合現實對社會的影響來說尤為重要。2016年也出現了幾種新型VR裝置，其中就包括PlayStation VR，超過4000萬的玩家購買了PlayStation 4裝置，因此PlayStation VR給他們帶了全新的體驗。
AR或VR可能對會議室不太有用，但混合現實這個概念可能就會派上用場。混合現實是虛擬世界與現實世界的融合，一些能夠實現這種融合的裝置包括微軟的全息透鏡和還未釋出的 Magic Leap。混合現實將會帶給公司大量的機會，既能更好地完成當前的任務，又能更好地理解公司所收集的資料。
現今，一些混合現實的形式已經在製造業中得到應用，實現更好的修理、更快的產品發展和改良的存貨管理。此外，混合現實將助力決策者對於複雜資料組的分析理解，從而使他們做出更好的決策。2017年我們將見證混合現實在其產品與應用軟體上的發展，而企業可以利用這些來提高其決策水平、改善產品或服務質量。
6. 大資料自助服務方案將推動大資料應用
大資料的大肆宣傳終於遠離了我們，企業開始看到，他們的資料為業務帶來了極具價值的洞察力。企業開始期望將資料化為利潤。他們開始漸漸明白，實際上所有的公司都是科技公司。正因如此，他們應該把資料視為業務的核心內容。然而，對於很多公司來說，他們絕不會花費大量金錢開發高階大資料分析系統，或僱傭大資料科學家和分析家，因為他們覺得，公司還不夠強大，用不著這些人才。
自助式的大資料分析使企業將其資料轉為利益變得可能，並運用這種洞察力改善其業務能力。這種方案不需要好幾個月的悉心計劃，也不需要開發一個IT裝置。你僅僅需要連線你的資料來源，然後繼續工作。這些平臺擁有靈活而短暫的安裝過程，能夠為中小型企業帶來更多生產力。世界上大約有12.5億中小型企業，因此這將是一個巨大的市場。不論是何種資料、結構如何，都可以幫助公司實現資料裝備的大資料自助式分析，因此也能夠在2017年成為大資料應用的殺手級應用。
7. 對混合資料的理解將會賦權員工
世界在飛速改變，公司需要了解這種變化的環境來保持自身的競爭力。然而，這種理解不應該只由高管或高階經理完成，而應通過對資料的分析，從正確的視角賦權真正的決策者。一個公司中真正的決策者既不是高管也不是高階經理，而是真正接觸客戶、銷售服務或者在工廠中生產產品的員工。這種視角可以通過一種混合資料的方式來提供。通過結合內外部資料、有結構無結構的資料進行分析，可以獲得有價值的視角。
2017年到來之時，由於有大資料分析，更多的公司將向其員工傳授正確的知識。公司將會使用像Apache Spark、Hadoop或者像Tableau Software、ClearStory Data或Periscope這種視覺化工具，最終給予決策者最需要的洞察力。因為知識就是權利，這將使得一個公司內部的權力平衡得到改變。正因如此，這將會改變高階經理或企業高管的行為。然而，如果正確地賦權，它將增加效率、減少開銷、提高員工權力、提高獲利能力，並將持續改善員工滿意度。
2017：智慧之年
2017年對於大資料來說將是令人振奮的一年，並且，我想要稱它為“智慧之年”。最後，我們將會看見智慧合約成為第一個分散性自治組織。深度學習中的突破將逐漸帶領我們走向人工整體智慧，智慧的應用與對話性人工智慧的結合將改變我們與公司互動的方式。這些公司將開始賦予員工資料洞察力，並運用自助式大資料分析方案來改善公司業務。不幸的是，所有的這些大資料智慧應用將造成同等的資料破壞，對企業與消費者造成許多傷害。總而言之，這將是令人振奮，充滿智慧的一年。
自 36kr