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对Gartner发布2017年十大技术趋势的分析

近日Gartner公司着重介绍了在2017年对多个组织具备战略意义的重大科技发展趋势。分析师在座无虚席的Gartner ITxpo座谈会介绍了他们的发现。这次发布的十大技术趋势报告,可以总结概括为:以智能为中心,通过数字化实现万物互联。 Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势,这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。 “2017年十大战略科技发展趋势为Gartner智能数字网(Intelligent Dgital Mesh)提供了舞台。”Gartner副总裁兼研究员David Cearley说,“这十大趋势中,前三个趋势体现了‘智能无处不在’,数据科学技术和方法如何演化,向先进的机器学习和人工智能发展,以将智能物理和基于软件的系统应用于机器学习和自适应。接下来的三个趋势聚焦数字世界,物理和数字世界日益纠缠。而最后四个趋势则着眼于智能数字网络所需的平台和服务网络。” 让我们逐一看看Gartner预测的十大技术趋势并进行分别简单地分析。 人工智能和高级机器学习 人工智能(AI)和高级机器学习(ML)由许多...

大数据分析的数据类型

交易数据(TRANSACTION DATA) 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。 人为数据(HUMAN-GENERATED DATA) 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 移动数据(MOBILE DATA) 智能手机和平板的使用越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。 机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA) 这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所...

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