人工智能已經流行了很長一段時間。但據預測，隨著新年的到來，人工智能、大數據和分析等最新技術需要做出改進，以提供更好的性能。升級后的界面還將有助于增強機器與人的協作。企業將獲得巨大的收益，因為資源將被轉移到云端，而且將獲得分析解決方案和商業智慧的支持。為獲得最好的結果，分析過程將被重新設計，數據管理角色將被重新定義。預計2018年將有70％的企業部署改進版的AI，而2016年和2017年的數據分別為40％和51％。

專家們已經對2018年可能出現的一些經過重新設計的技術做出了預測。讓我們來看看排名前十的預測：

1.在計劃采用最新技術的所有企業中，有25％的企業將引入采用語音接口的點擊式分析工具。隨著一種新的功能被引入分析應用程序，將可以使用自然語言實現數據查詢，也可以通過實時的可視化方式獲得查詢結果。

2.隨著技術的進步，企業將依賴于人工智能的決策能力。20％的公司將把這個責任交給AI來獲得實時指導。人工智能將分析整體情況，并向客戶提供最佳解決方案，向供應商提供有利項目，并向員工提供指導。據估計，這些指導將為公司帶來巨大的優勢。

3.在一項全球調查中，有人發現自2016年以來，有超過100TB的非結構化數據翻了一番。出現這種情況的原因是傳統的文本分析平臺非常復雜，限制了對文本數據的分析。因此，只有32％的公司能夠分析文本數據。大部分公司也沒有對非結構化數據來源進行分析。這導致了過去的混亂。因此，由于深度學習使得數據分析過程更為精確且可擴展，結構化和非結構化數據之間的壁壘將被AI消除。

4.多種企業正在對數據池進行循環投資，卻不能保證獲得任何業務成果。因此，預計將有接近33％的企業從數據池中撤回資金，以驗證自己是否能夠獨立生存。

5.云計算將在經營方面和財務方面提供巨大便利。因此，到2018年，將有50％的企業將其大數據和分析策略轉變為公有云優先。這將使他們能夠更好地控制所投入的資金，并獲得比內部軟件服務更高的預期收益。

6.將出現專門的客戶服務機構。因此，經營該類機構的主要目標是建立一個以客戶為中心的公司，并遵循客戶的要求。為了更好地處理這個問題，56％的公司設立了一個特定的卓越單位。它的工作模式與中央運營中心不同，相信會帶來更好的結果。

7.首席數據官或CDO將把他們的策略從防守性調整為進攻性。他們將在內部的業務過程中借助分析來尋找發現創新數據的機會。這也可以借助于支持外部數據的產品來完成。在即將到來的一年中，超過50％的CDO將向首席執行官遞交報告，遠高于2016年和2017年的比例。

8.社會上將出現具有“數據管理員”頭銜的新工作，并顯示出更好的前景。將有13％與數據相關的職位由他們設立，這些職位將為業務分析提供更大的助力。大數據也將以一種可管理的方式得到排序，而不會出現任何錯誤。

9、目前，有66%的公司正在將其商業智能應用外包出去。據預測，這些公司將依賴于分析服務提供商為其提供一部分分析能力，因為這種分析服務能夠增強其掌控能力。

10.學術界和一些新的研究實驗室將成為公司們最好的伙伴，如非營利的開放式AI。這將為解決大部分具有挑戰性的分析提供極大的幫助。與此同時，為獲得更好的產出，與人工智能相關的問題也將得到解決。

根據最新的預測，在即將到來的一年中，技術世界顯然將產生巨大的變化。人工智能將持續以其超凡的能力為我們帶來驚喜。現在，我們可以預料，人工智能、分析和大數據團隊將在世界上帶來更大的變化。