2019年的数据和人工智能市场格局:将出现下一波混合浪潮

石材雕刻机 | 2020-12-30

【Bet体育下载】现在的数据结构没有人工智能就依然原始。 商业智能领域经常出现整合浪潮,这会引起问题,不推出新一代人工智能吗? 混合云现在也成为许多企业的抽象化用语。

与5年前不同,Hadoop仍然是分析大数据的唯一方法。 云计算产品从原始平台到Spark、流媒体、数据切换、人工智能等专业积分服务。

另外,在云中,对象存储成为事实上的数据湖。 但是,随着Mapr的衰退、HortonWorks和Cloudera的分割,依然有很好的客户基础,最少是2000名优质股票的客户,其中大多数是内部客户,他们每年支付数百万美元的反对费用。 这些动作阻抗一夜之间移动到云端。 尽管如此,很明显企业将业务转移到云。

第一标志公司的调查报告与Ovum公司的预测完全一致,2019年许多新的大数据的工作阻抗将从云开始。 第一标志公司期待着这经常发生,但有几个问题。

企业考虑到云计算的新战略动作阻抗,云供应商的目标令人担忧。 混合云引起了行业制造商的关注,但IBM这样的基础设施制造商已经在云计算第一轮发展浪潮中消失了,所以有些制造商想获得第二次机会Kubernetes没有艾米。 Google开源项目使用户能够关注混合云。

当然,IBM公司也开展了以340亿美元收购RedHat的工作,但是人们在使用Kubernetes服务时必须花时间熟悉和适应环境,Kubernetes依然是研磨过的钻石, 尽管如此,FirstMark估计Kubernetes可能会接近基于云计算的机器学习服务,因为数据科学家和数据工程师希望更好地管理环境。 机器学习因为数据的市场需求非常丰富,其重要的驱动因素或障碍是,企业从各自不同的人的角度,在内部保存或处理所有数据的能力、意志、成本等。 专家认为,对于Kubernetes而言,除了最简单的企业IT组织以外的所有人来说,IBM公司和Pivotal公司这样的第三方愿景都太简单了,尽管把所有的复杂性都隐藏在一个黑盒里。

该报告还研究了简单的分析和机器学习的动作阻抗的无服务器计算的状态,在某种程度上指出在黄金时代还为时过早。 无服务器受欢迎,因为它可以灵活地开发具有短期流程的应用程序和具有不稳定流量峰值的数据库。 无服务器的开发非常简单,让系统自动调整计算量,对灵活的开发者的构筑很有魅力,但长时间运营的机器学习过程如FirstMark公司的调查报告所述,会给无服务器带来障碍。 另一个痛苦的领域是数据管理和管理,这个问题与一系列新的建议书和建议书的数据隐私法相融合。

对数据库和商业智能经验丰富的公司和个人来说,这些问题并不新鲜。 如果企业有这么多数据,如何查找要查询的内容? 数据目录由第三方(如Alation和WaterlineData )获取,并内置了Cloudera这样的数据平台。 例如,GoogleVentures获得部分反对的Colibra公司最近筹集了1亿美元,但Google云计算人员没有停止发行自己的数据目录,这些数据目录是Collibra的但是,并非所有的数据目录都是公平的。

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一部分是高度合作的工具,利用机器学习捕获搜索,构建并采访数据,其他工具是一部分数据词典。 根据FirstMark公司的调查报告,数据的挪用是另一种新技术——,必须告诉人们数据来自哪里,取得审计跟踪,了解数据是如何使用的,最坏的是谁使用的。 数据挪用应该获得单一的真凶来源,但面临的课题是分析工具、数据目录、数据平台记录了各自的对数数据挪用观点,获得了享受很多好处的最近的例子。

如果与业务领域最近的整合无关,2019年的数据和分析领域的调查是原创的,谷歌收购了Looker公司,Salesforce吞并了Tableau公司,Alteryx收购了ClearStoryData公司, 与十年前的商业智能集成浪潮相近的是,BusinessObjects、Cognos和Hyperion分别被SAP、IBM和Oracle收购。 第一标志估计市场兼容性收购可能还没有结束,亚马逊可能会考虑收购QuickSight。

商业智能的下一个想法是将机器学习作为数字助理映射到业务分析中,帮助自由选择和清洁数据。 人们可以用现有的工具看到很多这样的想法。

例如,Tableau公司的AskData自然语言搜索,但这也可以初创企业围绕自然语言和数字辅助展开设计的动力。 不是展开改建。 作为商业智能的民主化分析,FirstMark公司将机器学习视为下一个合适的市场发展分析领域。

我把市场空间分成几个部分。 第一个是AutoML,它自动化了机器学习模型的开发和生产的大部分工作,并受到云计算用户和第三方(如DataRobot )的关注。 第二个是桶,主要是在第三方领域(如Dataiku、RapidMiner和H2O )添加到许多协作组件中。

Firstmark的调查报告显示了这些工具如何解释人工智能模型。 FirstMark公司还通过水平服务观看人工智能活动的温床,如计算机视觉、自然语言处理、从语音到文本,使数据池的深度自学终端商业化。

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但是,水平服务打开了人工标准化智能(人工智能更像人的能力)的大门,现在也明确发出了其能力受到限制(他们虽然继续进行文本翻译等任务,但实际的思考能力受到限制)的警告。 因此,市场处于更早期的发展状态。 也有一般服务的开始,如AmazonRekognition和Google联系中心的人工智能。

第一标志关注自然语言处理(NLP )等基线功能的根本改进。 最后,仅次于人工智能收益的内容映射到业务应用程序。

这是sap联想计划背后的主要推动力。 Leonardo计划本身不是产品或产品组,但SAP是从客户参与中寻找生产机会的实验室之一。 但Firstmark公司指出,这意味着著要进行3~4年的长途旅行。:Bet体育下载。

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