關于人工智能的預測

　　關于人工智能的預測歷歷可見，從過分樂觀到懷疑和厭倦，各種看法皆而有之。例如，SAP 機器學習和智能過程自動化副總裁 David Judge 看到了一個光明的未來：“2019 年，人工智能將繼續讓我們的工作變得更輕松，讓我們能夠做更多的事情。..。.. 工人將根據偏好選擇完成哪些任務或將項目委托給機器。”

　　Talend 首席技術官 Laurent Bride 則表示，“與數據道德相關的問題將會減緩 AI/ML 的創新”。Bride 的意思是說，既然我們已經克服了人工智能崇拜，并努力讓它變得更加有用，我們就可以更客觀地面對道德問題。他認為，“隨著研究人員試圖找出一種公平、平衡的機器決策方法”，即時創新將會暫時止步。

　　也許創新會放緩，但很多預測者都認為，企業部署人工智能進行創新將會進一步擴大和深化。Splice Machine 首席執行官 Monte Zweben 表示，“機器學習將進入運營階段，走出實驗室，進入實時的任務關鍵型企業應用程序架構”。Salesforce 高級副總裁 Ketan Karkhanis 認為，“2019 年，人工智能主導的分析（也即自動發現）將成為主流”。Nutanix 總經理 Vijay Rayapati 解釋說，“人工智能將成為主流，并將成為開發人員的新 API，因為智能將推動下一波商業軟件服務自動化”。

　　保持安全性

　　但是，如果沒有好的數據，就無法獲得好的 AI。如果沒有治理和合規，就無法獲得數據完整性。因此，歐盟赫然推出了通用數據保護條例，數據目錄和治理方面的話題也很突出。

　　Alteryx 首席戰略官 Langley Eide 預測：“治理和數據目錄將成為協作的關鍵”。 GoodData 首席信息安全官 Tomas Honzak 認為，“全局隱私、監管和治理將繼續讓安全專業人員忙得不可開交”，而在說到 GDPR 時，他表示，“美國在競爭力和國際關系方面將進一步落后，因為我們的聯邦合規工作進展速度不夠快，無法滿足全球的要求。”

　　Bride 認為美國將參與數據保護運動，他說，“GDPR 中的’G’很快就會改為代表’全球’”，并進一步解釋了“加利福尼亞、日本和中國已經開始研究制定與歐盟 GDPR 類似的法規”。Kaseya 首席產品官 Mike Puglia 可能會同意 Bride 的觀點，他說，“我們看到更多的全球性法規生效——GDPR 是最重要的一個”。Puglia 也認為合規是更廣泛的數據治理計劃的一個驅動因素，他認為這些計劃具有積極的商業影響。他預測“隨著合規性的增長，數據治理將發展成為一項公司層面的計劃”。

　　不要把它鎖起來

　　隨著合規和治理工作的繼續進行，我們如何應對 Aspirant 首席分析官 Beverly Wright 博士得出的這一觀察結果？“公司公開表達他們需要將組織文化轉變為在與戰略和戰術決策相關的決策中更具數據靈感的文化，而現在似乎已經開始采取措施鼓勵這種轉變并更快地向前推動”。

　　Information Builders 首席運營官 Frank Vella 認為，“隨著企業對數據價值鏈進一步承諾，企業贊助的數據管理驅動計劃將會增加”。Snowflake 首席執行官 Bob Muglia 贊同這種想法，他說，“2019 年將是很多公司的轉折點。那些改變業務模式、戰略和流程并變得更加數據驅動的公司將會蓬勃發展，而其他很多公司可能會垮臺，并被邊緣化。”

　　那么，如何協調合規要求和利用數據價值鏈呢？Alation 聯合創始人兼設計和戰略計劃副總裁 Aaron Kalb 將首席數據官（CDO）視為這方面的推動者，他預測“CDO 將承擔起彌合自助服務需求和治理目標的角色”，并指出“彌合企業的自助服務需求與 IT 和法律部門的治理目標”的重要性。

　　容器中的大象

　　所有這些談論的都是宏偉的概念，那么在技術棧方面有哪些值得一說的呢？聽到有關 Apache Hadoop 的悲觀情緒，讀者要么感到無辜，要么感到沮喪。Splice Machine 的 Zweben 表示，“Hadoop 的新用戶增長將會減少，Hadoop 集群的增長也將放緩”。GoodData 首席執行官 Roman Stanek 表示，“現代企業將繼續摒棄像 Hadoop 這樣的技術”。

　　事實證明，現在是 Docker 和 Kubernetes 等容器技術的天下。MapR 數據和應用高級副總裁 Jack Norris 說，“2019 年是容器和人工智能在主流中相遇的一年”。來自 Nutanix 的 Rayapati 支持他的觀點，他說，“企業的數字化將推動由云、容器和微服務提供支持的現代 IT 架構，同時也為企業的監控、管理和治理帶來新的挑戰”。

　　開源預測

　　當然，之所以將 Hadoop、Docker 和 Kubernetes 聯系在一起，是因為它們都是開源技術，我們的預測者對它們有很多話要說。Talend 的 Laurent Bride 說，“市場將在開源技術上加倍投入”，并將 Cloudera 和 Hortonworks 的合并作為支持這種觀點的眾多合并 / 收購之一。Dremio 聯合創始人兼首席執行官 Tomer Shiran 也針對開源發表了意見。他們認為，“通過使用開源項目、開放標準和云服務，公司將向關鍵業務線的數據消費者提供他們的第一次數據即服務迭代”。

　　盡管如此，針對 OSS 的受歡迎程度，仍然存在一些悲觀情緒。Streamlio 創始人 Karthik Ramasamy 將開源技術 Apache Pulsar、Heron 和 Bookkeeper 聯系在一起，認為“Tensions 將會成為主要的云平臺供應商，采取更多措施來共同選擇開源生態系統”。他繼續解釋說，“大型云供應商將推出自己的基于開源的封閉式云服務，卻不回饋開源社區，這對于開源社區來說是具有破壞性的”。雖然他引用了一個相反的案例，但他仍然警告說，“這些公司在開源社區中扮演’好公民’的程度仍然有待觀察”。

　　請把我推到邊緣

　　在今年的預測中，有很多是關于“邊緣”的喋喋不休。從本質上講，“邊緣”指的是計算能力，特別是物聯網和人工智能，它們遠離云端，進入滿布傳感器的領地。

　　FogHorn 首席技術官 Sastry Malladi 表示，“隨著 IIoT 項目偏離以云為中心的方法，人工智能和 IIoT 的下一步演進將會滿足將算法轉換為邊緣工作所需的條件”。Stephan Ewen 是 Data Artisans（Apache Flink 背后的公司）的聯合創始人兼首席技術官，他表示，“流式處理將被用作實現’邊緣計算’的有效方式”。因為它“非常適合在設備或網關上預處理數據，以及在邊緣運行基于事件驅動的邏輯”。

　　MapR 的 Norris 解釋說，“2019 年我們將會看到重心轉向在邊緣執行分析。這一趨勢的成本驅動因素是帶寬（半連接環境以及昂貴的蜂窩網絡）和存儲（減少發送到云端的數據量）”。

　　一整年的工作

　　這些對 2019 年的預測頗具啟發性。但是，對人工智能、數據治理和合規性的三重關注將決定所發生的一切。股市的動蕩和供應商的過剩也可能帶來影響。我期望企業在分析和人工智能方面做出重大的計劃和支出，并獲得更高的投資回報。2019 年值得期待