2016年底，我們對大數據在新一年的發展趨勢做出了預測。現在2017年已經過去一半了，回顧一下當時的預測，看看結果到底準不準確。

　　2017年已經過半，是時候回顧一下前半年大數據行業的發展情況

　　預測一：機器學習、人工智能和物聯網將普及

　　現實：2017年以來，機器學習，人工智能，以及物聯網行業的發展速度一直居高不下，不論是從消費者角度還是從商業角度來看，這三者的應用領域得到了迅速拓展。

　　IBM的Watson已經家喻戶曉，人工智能威脅論時不時就霸占世界各地新聞頭條，也有不少人吹捧人工智能是我們抵御日益猖獗的網絡攻擊的重要防線。

　　同樣地，物聯網的發展也令人矚目，越來越多的家庭和企業采用互聯的設備，促進了物聯網的快速發展。

　　物聯網的一大成功案例是信息技術服務供應商“EPAM系統”，2017年上半年該公司股票已經升值36%，以及“Skyworks”公司，在上半年其股價增長了47%，在股市的成功表明物聯網市場正在蓬勃發展，這些物聯網領域的大公司運營情況良好，也足以證明物聯網正走進大眾視線，成為人們日常生活的一部分。

　　預測準確性：準確

　　預測二：人工智能準確度加強

　　現實：人工智能絕對是2017年的一個焦點話題，已經從早期的模糊概念發展成現實中的應用，在此發展過程中，人工智能的準確度在不斷增強。

　　最好的證明是人工智能在醫療領域的應用，如乳腺X光檢測、心臟病和中風治療方面，人工智能的應用提高了治療的精準性。

　　在疾病診斷測試中，人類醫生得分平均為0.728，而人工智能的分數為0.745到0.764之間(1表示100%準確)。人工智能還能用于預測兒童自閉癥的發生概率，在癥狀出現之前就發現疾病，這在以前是不可想象的。

　　但是人工智能準確度加強也帶來了消極影響，比如在大選中人工智能就扮演了一次不折不扣的黑暗元素。

　　“CambridgeAnalytica”公司在英國脫歐公投期間，就利用精準人工智能和心理戰策略，利用下流手段干預投票，該公司在美國大選期間，還發表了“唐納德·特朗普，我們的人工智能總統”文章來迷惑大眾。

　　預測準確性：準確

　　預測三：公司需準備迎接快速運營(operateatspeed)時代

　　現實：這點我們現在很難去評定它到底準不準確，因為我們當時預測的是說，相較于投入人力財力發展內存技術和量子計算技術，越來越多的公司會選擇集中精力擴大市場份額。

　　因此現在很難說這些公司是否在積極準備中，但是可以肯定的一點是不少數據平臺都在積極發展快速運營方面的業務，而很多大公司，像Hortonworks、IBM和SAP現在也都在提供內存服務，未來很可能有越來越多的公司會采用他們的服務。

　　預測四：行業專業化減弱

　　現實：這項預測現在我們也不好說到底準確不準確，因為2017年才過去一半，我們尚未找到客觀的、可量化的方式來衡量這個預測的準確性。

　　可以肯定的一點是，我們已經看到了一些零零星星的證據來為這一趨勢作證，還有我們熟悉的來自不同領域的專家也表達了類似的觀點。

　　這些專家擁有數據應用相關經驗，而不僅僅局限于某個領域，這和他們過去“各自為戰”沒有團隊合作的情況完全不同。

　　越來越多的數據學家開始與外界合作，這樣他們就不需要再去分散精力了解其他行業，只需要專注于提高數據應用的效率就夠了。

　　預測準確性：尚待確認

　　預測五：政府將加大對數據的審查力度

　　現實：毋庸置疑，數據已經成為各國政府關注的焦點領域之一，尤其是美國。

　　2016年，我們就已經看到有針對數據的政治討論，從希拉里郵件門，到俄羅斯黑客竊取美國民主黨自由委員會(DNC)數據，再到近期“深根分析”公司(DeepRootAnalytics)兩千萬客戶數據泄露，人們對數據安全問題的討論一直沒有平息過。

　　盡管對世界各國政府來說，數據安全確實已經成為十分重要的議題，但是在過去一年間，還沒有任何國家在這方面加強立法。

　　唯一具有影響力的法案是歐洲《通用數據保護條例》(GeneralDataProtectionRegulation)，該條例出臺后，歐盟國家的政府和公司都根據要求加強了數據安全保護工作。

　　2018年是該條例的截止期限，在最后期限到來之前，各國政府和企業還會在數據安全方面投入更多。