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大數據、物聯網、AI 等技術正當時!

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搜狐財經 2019-08-10 02:44 搶發第一評

原標題:大數據、物聯網、AI 等技術正當時!

無可否認,科技從根本上改變了我們今天的生活方式。與我們的祖先相比,如今的日常工作中使用了大量先進的技術。

作者 | myTectra

譯者 | 彎月,責編 | 屠敏

以下為譯文:

在過去幾年中涌現了很多新技術,這些技術徹底改變了我們的生活,我無法在此一一列出。雖然隨著時間的推移,技術的發展速度越來越快,但我們可以觀察到技術的發展趨勢。

在本文中,我們將討論今年的一些流行趨勢,希望能借此拓寬我們的視野。

Gartner認為目前總體的技術趨勢側重于區塊鏈、互聯網家居、認知專家顧問、機器學習、軟件定義安全等,這些技術有重塑業務模式的能力,且能夠為企業提供通往新興市場和生態系統的途徑。

區塊鏈

區塊鏈又稱作記錄金融與非金融交易的“分布式賬本技術”,這種神秘的概念只有技術專家才能充分理解。2019年區塊鏈的各種進步幫助許多人和許多企業體驗了其在銀行和金融業的潛力。今年,預計區塊鏈技術將超越銀行業,幫助創業公司和成熟的企業通過不同的應用產品滿足市場需求。

物聯網與智能家居技術

隨著物聯網的出現,我們的目光已被物聯網的世界所吸引,不是嗎?我們生活在智能家居中的夢想在2018年得到了一定程度的滿足。那么,是什么阻礙了我們實現智能家居生活的夢想呢?

事實上,市場上充滿了形形色色的個人設備和應用,但只有少數解決方案將它們整合到了一個包容的用戶體驗中。

人工智能與機器學習

最近,人工智能和機器學習以驚人的發明和創新技術風靡全世界。縱觀這一領域的持續進步,體驗機器人與機器主導社會的世界將不再是一種夢想。

去年,我們見證了機器學習算法在所有主流電子商務門戶網站及其相關移動應用中的崛起,預計這些應用將進一步擴展到所有社交網絡平臺、約會網站和婚戀網站。

軟件定義的安全性

在2018年,我們觀察到服務器安全性的發展出現了顯著的增長。許多組織開始認識到網絡安全在發展新興數字業務中的重要性。基于云基礎架構的增長刺激了管理非結構化數據的巨大需求,此外,缺乏技術專業知識以及數據安全的威脅是阻礙今年軟件定義安全市場大幅增長的關鍵因素。

自動化

自動化是貫穿2019年的主流趨勢,在未來幾年中IT行業將發生巨大變革,很多人工執行的任務都將步入自動化。此外,營銷人員可能還會看到機器學習與自動化相結合所帶來的巨大商機與市場需求。

增強現實(AR)與虛擬現實(VR)

AR和VR改變了用戶之間以及用戶與軟件系統之間的交互方式。在2018年,AR和VR技術方面都經歷了開創性的發展。

隨著Oculus Rift的推出,該市場得到了用戶熱烈的反響,大量基于VR的應用和游戲都將成為現實。此外,PokémonGo的發布整個重新定義了游戲體驗。該游戲是盈利最高且下載量最高的移動應用程序之一。

去年AR與VR技術技術收到的反響差強人意,預計2019年全世界能夠將這一技術趨勢提升到一個新的水平。

按需服務

在過去的幾年中,全球市場一直在回應按需服務。感謝Uber、Twiggy等創業公司,如今我們只需點擊幾個按鈕就可以享受出租車以及外賣服務。這一趨勢刺激了各種移動應用的發展,各種服務應用紛紛涌現。雖然這些服務僅限于特定的區域,但預計2019年可以擴大到更大的范圍。

智能應用

智能應用包括使用個人數字助理(PDA)的技術,這些技術能夠提高辦公室的互動性和有效溝通。服務提供商可以借助人工智能技術,專注于自主業務流程,充分利用大數據工具,提高客戶體驗水平。

人性化大數據(可視化、客戶的真實感受、定性)

在過去的幾年中,大數據一直是一個熱門話題,并在全球市場引起了廣泛的關注。大數據的目的在于大量收集我們可以訪問的數據,幫助我們處理每一件小事,從規劃高級醫療到部署特殊的業務推廣策略。

大數據最大的優勢在于其定量和數值依據,但這也是一個主要的弱點。我們從特朗普贏得美國大選可以看出,大數據分析及其在決策中的實踐仍存在疑慮。預計大數據還將出現重大發展,這將有助于營銷人員以可視化的方式,從人性化的角度思考問題,并尋求能夠反映出客戶真實感受且定性的數據。

你如何看待這些新興的趨勢?

大多數人都認為貿然做出假設需要很大的勇氣,且吃力不討好,而且預測一年內與未來技術相關的技術并沒有太大幫助性。本文論及的趨勢可能并不詳盡,但這些趨勢最有可能引起市場關注。希望這些預測有助于營銷人員規劃未來的業務戰略,并部署在這些技術方面擁有成熟專業知識的資源。

原文:https://medium.com/datadriveninvestor/technology-trends-that-will-dominate-2019-big-data-iot-aws-and-ai-b721a62941fc

本文為CSDN翻譯,轉載請注明來源出處。返回搜狐,查看更多

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