AI、机器学习以及不断增长的数据量正在改变当前的商业和社会环境。

  8个影响大数据、机器学习和AI未来发展的因素。

  1、5G将推动机器学习，创造新的应用和服务。

  5G的频谱和灵活性和边缘计算将是推动这一进程的关键。我国是全球5G技术领先者，但也有许多公司投资于5G商业模式。

  2、转化数据科学家的技能组合。

  随着机器学习工具的用户体验得到改善，数据科学家所需的技能不再专注于专门化，而是更多地集中于孤立的岛屿，以及更多地与业务结合。

  3、联机与离线相结合。

  目前，阿里巴巴电子商务集团和亚马逊都在尝试推出一种仍在适应互联网时代的实体商店。

  4、内网数据平台是企业发展创新的关键。

  在新产品开发和业务流程管理中建立数据平台，可以促进创新。在产品中嵌入数据生成传感器时，传统企业必须参与其中。

 

 

  5、要严肃对待公开数据。

  开源软件之后，出现了大数据和机器学习产品及服务。开放源码的商业和技术都很重要，但是对开放源码数据创新的重要性却很少。

  6、获得和管理实时数据的重要性。

  虽然AI和机器学习项目不一定都是实时或接近实时数据，但是建立一个能够处理数据的系统能力将是非常有价值的竞争优势。

  7、法律和伦理问题

  许多企业都意识到个人数据保护的义务，GDPR等相关法律已经生效。在欧洲，用户有权查看所持有的数据，并有不同程度的更正和删除。

  但是，根据信用检查和健康保险方面的数据，企业可以自动地对用户做出假设，而用户没有同样的方法。

  8、中小企业竞争。

  在这个大数据和算法决策时代，没有像互联网巨头和全球快递消费品公司这样拥有大量数据的中小企业如何能与其竞争。互联网和应用经济仍能使中小企业利用其应用程序和离线活动的数据，从而影响市场。

  大数据训练，理解ML,AI的发展方向。了解大数据处理中最新技术的作用，以及开发人员和用户的关注点。新的技术、流程和应用改变了组织管理数据的方式。