【51CTO.com快譯】從2017年開始，大數據、人工智能、機器學習(ML)、邊緣計算、區(qū)塊鏈和數字技術等技術快速增長。在這一年里，大數據和數據科學成為被特別關注的主題。不過，這一主題在2018年很快就被淹沒了，因為2018年的主題變成了“物理和數字世界的嚙合”。

　　那么，在2019年將有哪些新的機遇和趨勢，讓我們來預測一下。

　　1、機器學習的趨勢

　　2019年，將是人們見證全球企業(yè)實施和探索物理世界與虛擬世界混合的一年，也是先進的數據技術取代常規(guī)業(yè)務流程以提高效率和生產力的一年。這一年，數據科學家的角色和責任將不斷演變，他們將會解決更復雜的問題和挑戰(zhàn)。增強的業(yè)務自動化不但不會導致數據科學家的過時，而且更多的智能工具將給數據科學家提供更高的能力。

　　未來，數據科學家將成為一名再創(chuàng)新的科學家，有足夠的時間探索復雜的業(yè)務問題，先進的技術將繼續(xù)接管常規(guī)流程。自動化的機器學習系統(tǒng)將把預測分析帶到下一個層次，但是會增加一些陡峭的學習曲線。

　　此外，聊天機器人和擴展現實將一起革新產品和服務營銷，所有支持人工智能的技術將通過交互式演示、實時模擬和定制解決方案的可視化為客戶提供真正個性化的體驗。

　　根據“數據科學對業(yè)務分析的未來影響”，數據科學家將在業(yè)務分析中發(fā)揮領導作用，他將引導機器通過各種未經探索的路徑，增強的分析將徹底改變智能預測。

　　2、人工智能的趨勢

　　雖然人工智能是2018年的熱門話題，且人工智能技術已經開始應用到某些領域，但是，我們離真正的人工智能仍然有很大的距離。

　　根據計算機先驅阿蘭圖靈的定義來看，真正的人工智能還不存在，而另一位紐約大學的心理學和神經科學教授加里·馬庫斯也認為，人們***的誤解是“我們非常接近人工智能”。因此，2019年甚至未來很長一段時間，人工智能仍是趨勢。

　　3、分析模型的趨勢

　　根據Rexer數據科學調查顯示，只有10-15%的公司會全面應用分析模型。另外，50%的公司只會經常應用分析模型，偶爾或很少成功應用分析模型的公司約有30-40%，一些企業(yè)的應用率甚至低于10%。

　　沒有應用分析模型就不會產生經濟價值，因此各個企業(yè)需要在2019年認真衡量和提高部署率。

　　4、數據科學的趨勢

　　通過KdNuggets的一些帖子可以發(fā)現，數據科學的未來市場指標是一把雙刃劍，因為先進的技術和工具將完成數據科學家的工作，而主流商業(yè)用戶將無法在人類專家的幫助下使用機器引導的解決方案。

　　5、數據分析趨勢

　　自助式商務智能的發(fā)展和繁榮取決于智能機器的能力，它將提供比人類專家更優(yōu)越、更可靠的分析解決方案。

　　根據Gartner預測，到2019年自動化和半自動化工具將比人類數據科學家提供更多的分析能力，而增強的分析能力將進一步提高企業(yè)的洞察力，并提供預測性智能。

　　6、新技術將出現

　　隨著性能的提升，應用程序用在某些技術上將具有很強的誘惑力，不過當有更加新的技術出現后，性能仍然會再次困擾你。因此，2019年大數據從業(yè)者要在他們的創(chuàng)作中，盡可能保持靈活性和擴展性，以便于更好的使用新的技術。

　　總結：2019年，數據分析、人工智能、機器學習仍然是關注的重點，將會出現越來越強的各種新的算法。預計，數據科學采用自動化技術的能力將繼續(xù)加速，但仍然不會完全實現自動化。當然，雖然人工智能的技術進步是飛速的，但人工智能的炒作會增長得更快。此外，中國已經成為許多國家的公司在人工智能領域的主要參與者。

【51CTO譯稿，合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】