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7、深度学习 Hopkins认为，作为一种基于神经网络的机械学习技术，虽然还在发展过程中，但在解决问题方面却已经表现出巨大的潜力。“深度学习……能够让计算机在大量非结构化和二进制的数据中识别出有用信息，而且它能够在不需要特殊模型和程序指令的前提下就剔除那些不必要的关系。” 举个例子说明：一个深度学习的算法通过维基百科了解到加利福尼亚和德克萨斯是美国的两个州。“我们不在需要通过模式化让程序去理解州和国家的概念，这就是原来的机械学习和新兴深度学习的区别之一。” Hopkins还说道：“大数据运用先进的分析技术，例如深度分析，来处理各种各样的非结构文本，这些处理问题的思路和方式，我们也是现在才开始理解。”比如，深度学习可以用来识别各种各样不同的数据，比如形状、颜色和录像中的物体，甚至是图片中的猫—谷歌建立的神经网络就做到了这一点。“这项技术所昭示的认知理念、先进的分析，将是未来的一个趋势。” 8、内存中分析 Beyer表示，利用内存中数据库来提升分析处理速度，这种方式已经越来越广泛，而且只要运用得当，益处也很多。事实上，很多企业现在已经在利用HTAP（hybridtransaction/analytical processing）了，这种处理方式能在同一个内存数据库中进行转换和分析处理。但Beyer同时也表示，对于HTAP的宣传有些过头了，很多公司也过度利用这项技术。对于那些使用者需要每天多次以同样的方式看同样数据的系统来说，这样的数据没有太大变化，这时用内存中分析就是一种浪费了。 虽然有了HTAP的帮助，人们分析速度更快了，但是，所有的转换都必须储存在同一个数据库里。Beyer认为，这样的特点就产生了一个问题，分析师们目前的工作主要是把不同地方的数据汇总输入到同一个数据库当中去。“如果你想做任何分析都运用HTAP，所有的数据就得存在同一个地方。要把多样化的数据进行整合。” 然而，引入内存数据库的同时也意味着，还有另一个产品等着我们去管理、维护、整合与权衡。 对于Intuit而言，他们已经在使用Spark了，所以对引进内存数据库的愿望并没有那么强烈。Loconzolo说：“如果我们用Spark就能处理70%的问题，而用内存数据库可以解决100%，那么我们还会选择前者。所以我们现在也在权衡，要不要马上停用内部的内存数据系统。” 大步向前迈 在大数据和分析领域有这么多的新兴趋势，IT组织应该创造条件，让分析师和数据专家们大显身手。Curran认为：“我们需要评估、整合一些技术，从而把它们运用到商业领域中去。” Beyer则认为：“IT管理者和执行者们不能把技术不成熟作为停止试验的借口。”最初只有一部分专业分析师和数据专家需要试验，然后这些比较高级的使用者和IT行业应该共同决定是否要把这些新的资源介绍给行业其他人。IT界也没必要控制那些鼓足干劲的分析师们，相反，Beyer认为应该与他们加强合作。 编辑 宋囡 （责任编辑：职场达人） |
