2017年關於數據科學的六大預言

• 十張圖看懂將來的大數據世界
• 經常使用的數據可視化圖表錦集
• 2017 最全的機器學習開源項目列表
• 商業智能 BI 將來發展的新趨勢

麥肯錫2013年出版了一份特別的報告，預言全球商業界將會感受到下一個十年數據科學專業人士的緊缺，尤爲是善於從大量靜態和動態（實時）數據中發現有價值的情報的數據分析師，缺口達150萬。這個預言現已成真，人們更加關注向企業和高等教育機構推銷數據管理的重要性，從而使得整個業界都能應對幾年以前還不徹底理解的人才短缺問題。

數據科學領域的動盪要持續到2017年，伴隨着更多的增加和更大的可能。

數據科學的力量

要理解爲何數據科學對商業爲什麼如此關鍵，有幾個前提須要理解：

• 在商業界須要它的時候，在須要它的領域，數據科學總能提供最精準的解決方案。
• 數據科學幫助作出更好的商業決策，並對這些決策的影響進行精確的研究。一份過去的哈佛商業評論研究指出，依賴數據進行決策的大生意通常比同行的利潤高出6%。
• 當人的直覺和經驗都失敗時，數據科學對將來能夠作出更加準確的預測。有了數據科學，商業再也不靠猜。
• 有了高效、智能的設備和現代化的分析平臺，客戶追蹤已經成爲現實。實時獲取客戶信息有助於精確響應。

鑑於以上各點，能夠理解爲何在這個特定的時刻，數據科學正在經歷全球化的革命。一直以來限制數據科學發揮做用的科學和技術問題都已逐步解決，2017年數據管理業界將在全球迎來一些主要的改變。明年，哪些地方能夠見到數據科學的引領，請看下面這張精準計算的預言清單。

2017 數據科學預言1：機器學習大行其道

問答網站Quara對機器學習將如何影響數據科學業界的變革作了專題問答。爲了回答這個問題，克勞迪婭•珀立弛（Claudia Perlich），Dstillery公司的首席科學家，紐約大學的客座教授，確定地認爲，因爲數據科學與機器學習的密切關係，在未來的商業分析界，不懂機器學習是沒法生存的。

2017數據科學預言2：物聯網數據流打敗傳統商業智能

Gartner幾年前就作出了這樣的預言，而在2017年，這樣的預言會比以往更可信。因爲帶有傳感器的裝置日益席捲人類社會的方方面面，大約50%的商業智能（BI）平臺會投資事件數據流。這樣的趨勢，會致使一個新的商業智能分支浮出水面：捕獲來自附着裝置的實時數據寶庫，在天氣預報，製造業，電力，語音識別和健康檢測系統，以及其餘等等領域，都將獲得普遍應用。因爲自助式分析的興起，商業智能服務商所和那些軟件即服務（SaaS）供應商所提供的分析能力將再也不有差距。

2017數據科學預言3：大數據技術支出大增

Gartner預言過到2016年，大數據商業影響的迷惑和不肯定性將大大下降，變得可預見。這個預言也應驗了。不少圍繞大數據「實際價值 vs 感受價值」的爭論已經偃旗息鼓，而大數據技術已經從早期的「萌芽」期走向成熟。今天，對成功的數據科學項目而言，大數據技術比以往更加主流化，更加必備化。

迄今爲止，大約只有30%的商業界經歷了大數據革命，可是2017年，確定會看到一個大數據投資的持續增加，尤爲是處理「大容量，高速度和多樣性的數據」的成本大幅降低之後。根據Information Week，大數據分析的銷售額2019年會達到1870億美圓。

2017數據科學預言4：Hadoop市場的持續增加

已經證實，企業的IT預算裏，Hadoop是有正面回報的。Hadoop不只繼續爲海量數據的清洗，存儲，和處理提供一個集中的平臺，它也解決了標準IT解決方案的費用太高的問題。Hadoop爲不少類型的應用，如預測性分析，ETL，數據可視化，數據挖掘，數據倉庫，物聯網，或者點擊流分析提供了傑出的解決方案。今天，Hadoop被認爲是最受喜好的單1、可縮放而且費用相對低廉的商業大數據管理系統的替代方案；2017年它的流行度會增長。

2017數據科學預言5：數據科學在行動——健康產業商業智能和分析

富有洞見的《德勤研究報告》繪製了一副2020年基於高科技和數字化的病人照顧藍圖。因爲科學技術如視頻會議和可穿戴設備愈來愈廣泛，將來精通科技的病人會逐步將他們的平常醫療需求訴諸數字平臺。到2020年，醫院和臨牀中心只會爲重症病人和監護病人保留。

整體而言，未來的醫療健康產業會朝着數字化平臺發展，而2017年，這種趨勢將很明顯。

2017年，消費者能夠期待：

• 醫生們參考數據驅動的方案爲病人作決策
• 健康服務業逐步邁向「4P」模式——「預防，預測，個體化，參與」（ preventative, predictive, personalized, and participatory）。在這種模式下，病人成爲全面知悉、共同參與評價和選擇合適的治療方法的夥伴。

2017數據預言6：到2017年末，25%的企業將招募首席數據官

《2016大數據7大趨勢》文章（http://www.edvancer.in/7-big-data-trends-2016/）的讀者會發現，Gartner已經作出了上述預言。一個首席數據官，應該負責數據戰略，數據治理，政策管理，也負責數據質量，隱私和安全，生命週期管理。這個趨勢代表，要來的一年全球經濟將經歷完整的數據驅動的文化。首席數據官是推進部門內數據科學應用的主要力量，他們理解先進的分析之必須以及數據科學爲企業所帶來的諸多利益

這一切意味着什麼？

斯科特•克拉克，一位Yelp的數據科學家，感覺到了因爲數據科學， Yelp網站所作出的些微改變將對「上百萬的人」產生巨大影響。數據科學的這種高速性和準確性，只有在高速增加和聯合使用相關技術，如大數據，Hadoop，物聯網才成爲可能，這些技術在2017年將繼續發展。全球的商業人士終將理解來自互聯網，手機，社交媒體和物聯網的數據洪流的意義，2017年以致更遠的未來，數據科學將有助於更好的理解這些趨勢，助力數據管理業界總體的持續增加。

文章來源http://www.dataversity.net/data-science-predictions-2017/