數據|有沒有想過你的數據分析方法可能已經過時?( 二 ) 方案|編譯器|Spark|組織|正在進

下一代數據管理解決方案將在利用這些技術進步中發揮重要作用，使所有的組織的數據能夠及時地對所有合適的人進行分析。
5. 機器學習落到實處機器學習剛剛度過了炒作的高峰期，或者至少我們可以希望是如此。機器學習是不完美和無罪的致命組合。當機器學習出錯的時候（通常也是不可避免的），我們不知道該去責怪誰。
這對于任何一種關鍵任務分析都是絕對不能容忍的。
因此，距離我們把人工智能訓練成社會最聰明的人，吸收全部知識，仍是非常遙遠的，遠超過5年。
在此之前，我們很可能會看到機器學習專注于某些場景的應用。例如結構化數據集的黑盒預測分析；人類輔助技術可以讓人們看到不同數據源之間的連接，糾正常見錯誤，發現異?，F象。這些并不是科幻小說中所提到的超級大腦，但它們會讓用戶更容易找到問題，并幫助引導他們找到正確的答案。
雖然分析是一個巨大的市場，充斥著令人困惑的營銷言論，但一些大的趨勢也可以幫助企業決定在哪里進行投入。
【數據|有沒有想過你的數據分析方法可能已經過時?】未來5年，這些大的趨勢可能會影響到組織使用的工具，得到融資的數據分析型創業公司，以及我們在整個數據分析領域中看到的創新，從數據倉庫到可視化分析前端。在需要弄清楚數據架構和技術堆棧應該是什么樣子的時候，要根據自身實際情況，做出明智的決策。