18、大数据、物联网与机器学习领域的前沿技术趋势

大数据、物联网与机器学习领域的前沿技术趋势

在当今数字化时代，大数据、物联网和机器学习领域发展迅猛，不断涌现出各种前沿技术趋势。了解这些趋势，对于企业和专业人员来说至关重要，它能帮助我们更好地把握技术发展方向，提升竞争力。以下将详细介绍几个重要的技术趋势。

1. 数据科学与机器学习的相关建议

为了更好地推动数据科学和机器学习的发展，有以下几点建议：
- 培养公民数据科学家 ：将现有专业人员（如来自业务和技术部门）培养成公民数据科学家，并逐步过渡到商业生产环境。
- 强调易用的增强型解决方案 ：注重使用易于操作的增强型数据科学/机器学习解决方案以及即将出现的市场平台，以此简化机器学习的应用，推动相关工作的开展。
- 关注模型的业务影响 ：随着数据科学、机器学习和人工智能能力的成熟和扩展，应建立已部署到生产环境的模型的成功指标，关注这些模型对业务的影响，而非仅仅关注创建的模型数量。
- 开源模型审计 ：创建开源审计流程，在将开源模型集成到商业生产环境之前对其进行验证。
- 重视数据管理能力 ：由于算法逐渐商品化，数据将成为人工智能/机器学习成功的关键决定因素，因此要专注于提升数据管理能力。

2. 趋势六：数据织物（Data Fabric）

数据织物是一种定制化设计，通过数据集成方法（批量/批处理、消息队列、虚拟化、流、事件、复制或同步）的组合，以协调的方式提供可重用的数据服务、管道、语义层或 API。通过添加动态模式识别甚至