人工智能和機器學習以及不斷增長的數(shù)據(jù)，正在改變我們的商業(yè)和社會環(huán)境。在這些領(lǐng)域中，首席信息官們應關(guān)注出現(xiàn)的一些主題和問題。

筆者在倫敦參加了幾天O 'Reilly的Strata數(shù)據(jù)大會，對大數(shù)據(jù)、機器學習（ML）和人工智能的發(fā)展方向有了更深刻的認識。這些領(lǐng)域在過去5年中發(fā)展非常迅速，新技術(shù)、新流程和新應用改變了企業(yè)管理其數(shù)據(jù)的方式。
Strata大會是很好的晴雨表，讓我們了解了大數(shù)據(jù)處理目前的最新發(fā)展水平，以及開發(fā)人員和用戶關(guān)注哪些問題。從這次活動中，我發(fā)現(xiàn)了8個關(guān)鍵因素。

5G將刺激機器學習的增長，產(chǎn)生新的應用和服務

我和O'Reilly的首席數(shù)據(jù)科學家兼Strata組織者Ben Lorica討論過這個問題，他認為5G極大的帶寬和靈活性，以及邊緣計算是關(guān)鍵的推動因素。他指出，中國在這項技術(shù)方面是全球領(lǐng)先的力量，而很多企業(yè)仍在為他們正在進行的所有5G投資制定商業(yè)模式。

改變數(shù)據(jù)科學家的技能

谷歌云的首席決策科學家Cassie Kozyrkov在她的演講中指出，隨著機器學習工具的用戶體驗越來越好，所需的技能將變得不太技術(shù)化，而更關(guān)注的是數(shù)據(jù)科學家打破孤島、更能融入到業(yè)務中的能力上。

線上和線下環(huán)境的融合

中國的阿里巴巴電子商務集團（Alibaba Ecommerce Group）和亞馬遜正在嘗試自己的實體店，而現(xiàn)實中的實體店還在不斷適應新的網(wǎng)絡世界。在我看來，電子商務集團的線下行動過于積極，而實體零售商的線上投資過于保守。要完全實現(xiàn)這些還有很長的路要走，但是像亞馬遜和阿里巴巴這樣的企業(yè)在大規(guī)模管理數(shù)據(jù)方面的專長，卻是他們的關(guān)鍵優(yōu)勢所在。

內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺成為增長和創(chuàng)新的關(guān)鍵

Lyft和BMW數(shù)據(jù)科學家的報告展示了將數(shù)據(jù)平臺置于新產(chǎn)品開發(fā)和業(yè)務流程管理的中心是怎樣推動創(chuàng)新的。雖然這對于像Lyft這樣的數(shù)字化原生企業(yè)來說是自然而然的事情，但隨著數(shù)據(jù)生成傳感器嵌入到產(chǎn)品中，傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)也不得不參與其中。

開放數(shù)據(jù)應像開源軟件一樣受到重視

我們都知道，很多大數(shù)據(jù)和機器學習產(chǎn)品和服務之所以能夠興起是因為背后有開源軟件。很多年前就有了成熟的開源商業(yè)和技術(shù)案例。然而，人們很少關(guān)注開放數(shù)據(jù)相對于創(chuàng)新的重要性。算法的輸出僅取決于所輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
全球最大的開放式企業(yè)數(shù)據(jù)庫OpenCorporations的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Chris Taggart非常重視企業(yè)在依賴專有數(shù)據(jù)集時遇到的問題，在這些數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)源可能是粗略的，并且元數(shù)據(jù)不會在產(chǎn)品之間共享。開放數(shù)據(jù)更透明，不會使得企業(yè)只能選擇某一昂貴的商業(yè)合同，而企業(yè)卻很難放棄這些合同。

采集和管理實時數(shù)據(jù)的重要性

雖然人工智能和機器學習項目并不總是需要實時或者接近實時的數(shù)據(jù)，但能夠構(gòu)建可以處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)將是一種寶貴的競爭優(yōu)勢。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策越來越深入到企業(yè)內(nèi)部，競爭優(yōu)勢有時會轉(zhuǎn)移到那些能夠更快響應事件的企業(yè)。亞馬遜網(wǎng)絡服務在這方面的規(guī)模和廣度表明，能夠?qū)崿F(xiàn)這一點的工具變得越來越容易使用，也更便宜。

法律和道德問題開始改變企業(yè)的創(chuàng)新方式

牛津大學的Sandra Wachter博士在一次演講中強調(diào)了一個問題，而我認為，在未來一兩年內(nèi)，人們會越來越關(guān)注這個問題。她指出，隨著GDPR等倡議的生效，很多企業(yè)現(xiàn)在意識到了有責任去保護個人數(shù)據(jù)。然而，一個討論較少、也是監(jiān)管機構(gòu)仍在努力解決的問題是，嵌入式算法基于所處理的數(shù)據(jù)而做出推斷和決策。
至少在歐洲，我們有權(quán)了解我們掌握的數(shù)據(jù)，并在不同程度上糾正或者刪除這些數(shù)據(jù)。然而，對于信用檢查和健康保險等領(lǐng)域的這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可能會根據(jù)數(shù)據(jù)自動地對我們做出假設，而我們卻不能去改變這些假設。

“凡有的，還要賜給他”

會議接近尾聲時，我開始思考，規(guī)模較小的公司并沒有互聯(lián)網(wǎng)巨頭或者全球FMCG公司的海量數(shù)據(jù)集，這些小公司怎樣在大數(shù)據(jù)和算法決策時代參與競爭呢？利用網(wǎng)上服務的網(wǎng)絡效應鞏固大公司的地位，形成良性創(chuàng)新循環(huán)，但這存在風險，或許我們已經(jīng)看到了這種風險。
然而，正如Unravel數(shù)據(jù)系統(tǒng)公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Shivnath Babu向我指出的那樣，互聯(lián)網(wǎng)和應用程序經(jīng)濟仍然能夠允許小公司利用其應用程序和網(wǎng)上活動中的數(shù)據(jù)，并對市場產(chǎn)生影響。正是因為如此，還有來自公共數(shù)據(jù)源的開放數(shù)據(jù)的興起，將為新一代初創(chuàng)公司打下基礎，讓他們能夠像20年前的谷歌、臉書和亞馬遜那樣，去改變世界。