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無論您是商業(yè)領袖還是從業(yè)者，這都是值得提前幾個月關注的重要數(shù)據(jù)趨勢。

越來越注重建立數(shù)據(jù)文化，組織和培訓

在最近的O’Reilly調(diào)查中 ，我們發(fā)現(xiàn)技能差距仍然是阻礙采納機器學習方案的關鍵挑戰(zhàn)之一。 對數(shù)據(jù)技能的需求（“21世紀最性感的工作”）并未消散。 LinkedIn最近發(fā)現(xiàn)，對美國數(shù)據(jù)科學家的需求“圖表顯示不下”，我們的調(diào)查表明，對數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師的需求強勁，這不僅發(fā)生在美國，在全球范圍內(nèi)同樣如此。

由于現(xiàn)在技能的平均保質期不到五年，而且替換員工的成本估計在職位工資的六到九個月之間，因此技術領導者要保留和提升而不是更換員工的壓力越來越大。為了使數(shù)據(jù)項目（如機器學習算法實現(xiàn)）保持正軌。 我們還看到針對高管和決策者的更多培訓計劃，他們需要了解這些新ML技術如何影響他們當前的運營和產(chǎn)品。

除了縮小技能差距的投資外，公司還開始為其數(shù)據(jù)科學項目制定流程，例如創(chuàng)建匯聚能力、分享最佳實踐的卓越分析中心。 一些公司也在積極維護一組ML的實際用例和使用機會。

作為數(shù)據(jù)基礎架構的云服務

云平臺將繼續(xù)吸引需要投資數(shù)據(jù)基礎架構的公司：云平臺不僅已經(jīng)改進了基礎技術和托管服務，而且越來越多的軟件供應商和流行的開源數(shù)據(jù)項目確保他們的產(chǎn)品是易于上云的。 根據(jù)O’Reilly最近的一項調(diào)查，85％的受訪者表示他們已經(jīng)在云中擁有了一些數(shù)據(jù)基礎架構，而針對IT主管的其他調(diào)查顯示，許多人都計劃增加對SaaS和云工具的投資。 數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學家開始使用新的云技術，如無服務器（serverless），以完成他們的一些任務。

持續(xù)投資（新興）數(shù)據(jù)技術

對于大多數(shù)公司而言，通向機器學習（ML）的道路涉及更簡單的分析應用。 這是一個好消息，因為ML需要數(shù)據(jù)，而ML之前的許多更簡單的分析工具已經(jīng)需要數(shù)據(jù)基礎設施存在。 對ML興趣的日益增長將促使公司繼續(xù)投資擴展ML提案所需的基礎數(shù)據(jù)技術。 這包括數(shù)據(jù)提取、集成、存儲、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)準備/清理等項目。

用于安全和隱私保護分析的工具

公司將繼續(xù)投資于數(shù)據(jù)安全和隱私的工具，但我們預計會看到更多關注保護隱私的分析工具，這是一個研究人員和初創(chuàng)公司在積極參與的領域。 組織將開始識別和管理在產(chǎn)品和服務中使用機器學習所帶來的風險，例如安全性和隱私性，偏見，安全性和缺乏透明度。

在企業(yè)中持續(xù)使用機器學習

早期跡象表明，許多組織正在將他們最初的機器學習項目（和投資）正確地聚焦在真實用例上，這些用例可以改善他們的關鍵任務分析項目。 例如， 金融服務公司正在投資ML進行風險分析，電信公司正在將AI應用于服務運營，汽車公司正在將其最初的ML實施重點放在制造業(yè)中。這也體現(xiàn)在機器學習專用工具的出現(xiàn)上，包括數(shù)據(jù)科學平臺、數(shù)據(jù)血緣關系、元數(shù)據(jù)管理和分析、數(shù)據(jù)治理和模型生命周期管理。

新興的物聯(lián)網(wǎng)技術

幾年前，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的例子涉及智能城市和智能政府。 但云平臺，廉價傳感器和機器學習的興起使物聯(lián)網(wǎng)有望在工業(yè)中卷土重來。 我們?nèi)匀粫牭绞姓凸膊块T的應用，但還有其他有趣的用例涉及封閉系統(tǒng)（工廠，建筑物，家庭）以及企業(yè)和消費者應用（邊緣計算）。

數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)中的自動化

隨著機器學習和分析的使用變得越來越廣泛，我們需要能夠使數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師的能力可擴展的工具，以便他們能夠解決更多問題并維護更多系統(tǒng)。 這將為數(shù)據(jù)科學涉及的許多階段帶來更多自動化工具，包括數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)整，以及數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)操作。 已經(jīng)有一些機器學習的早期應用，旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學，軟件開發(fā)和IT操作任務的部分自動化。