从疯狂地猜测飞行汽车将成为常态到能够满足我们每一个需求的机器人,关于AI,机器学习和深度学习将如何改变我们的生活的讨论很多。 但是,目前看来,这是一个遥不可及的未来。

随着我们进入2020年代,迈向数据民主化的进程将取得重大进展,这将推动一些重大变化。 Gartner将民主化视为2020年企业十大战略技术趋势之一,数据所有权的这种转变意味着任何人都可以随时使用信息来制定决策。

数据的民主化通常被称为公民对数据的访问。 目的是消除访问或理解数据的任何障碍。 随着物联网,机器学习,人工智能产生的信息激增,再加上数字转换,不仅将导致数据量的巨大变化,还将导致我们处理和使用这种智能的方式发生重大变化。

我们可以在不久的将来看到以下四个预测:

1. 病历归个人所有

在过去的十年中,病历已经从纸质转移到了数字化。 但是,它们仍然分散,多个不同的医疗保健提供者拥有不同的部分。 这产生了大量的低效率。 结果,新法规将在2023年底之前生效,该法规将允许人们拥有自己的健康记录,而不是医生或健康保险公司。

该法律将使个人能够控制对他们病历的访问,并且仅在他们决定时才共享。 通过拥有您的健康黄金数据记录,所有信息都将集中在一个集中的位置,从而使与您共享此信息的那些提供者能够做出最明智的决策,从而使您的利益最大化。 现在,个人将有权确定哪些人可以查看他们的健康记录,并且将采用文件数字双胞胎的形式。 当您去看医生时,您将随身携带此健康记录,并向健康提供者签入,当您结账时,将要求提供者删除您的数字足迹。

例如,当您在CVS选择药物时,药剂师将能够扫描您的智能设备以查看您正在服用的药物以及其他健康指标,然后建议您选择的药物是否最适合您。 这将把我们对待医疗保健的方式从被动式转变为个性化的预防性理念。 谷歌已经通过其Nightingale计划启动了这条道路,其目标是使用数据机器学习和AI来建议对个人专利权进行变更。 通过将数据与平台分离,它还将反过来推动由预测分析驱动的全新的医疗保健初创公司,这些分析将及时改变医疗保险市场的整体动态。 这将迎来医疗保健的新时代,它将朝着对人类进行预测性维护的方向发展,从而杀死我们所熟知的健康保险业。 许多现有的医疗保健巨头将不得不完全重新考虑其商业模式。 但是,目前采取哪种形式仍是模糊的。

2. 员工分析将受到监管

算法是根据提供的数据进行学习的,因此,如果将算法与有偏见的数据集配合使用,则会给出有偏见的建议。 AI固有的偏见将引入新的立法以防止歧视。 该法规将使雇主承担责任,以确保他们的算法不会受到偏见,并且他们在物理世界中拥有的相同道德准则也适用于数字领域。 当员工分析确定加薪,绩效奖金,晋升和雇用决定时,该法规将确保所有人的公平竞争环境。 随着这种趋势的发展,员工将控制他们的数据足迹,并且当他们离开组织而不是清理其物理工作空间时,他们将随身携带数据足迹。

3. 边缘计算:从利基到主流

边缘计算正在极大地改变数据存储和处理的方式。 物联网,无服务器应用,peer2peer和大量流服务的兴起将继续推动数据的指数增长。 结合5G的推出,将提供更快的联网速度,使边缘计算能够更快地处理和存储数据,以支持关键的实时应用,例如自动驾驶汽车和定位服务。 由于这些变化,到2021年底,边缘处理的数据将比云处理的数据更多。 随着数据量将从主要在云中处理到边缘,数据量的持续爆炸性增长以及更快的网络连接将把边缘计算系统从利基市场推向主流。

4. 机器学习将变得重要

随着智能自动化的兴起,机器学习的兴起将在2020年出现。 随着数据集数量的持续快速增长,了解要遵循的知识和要忽略的知识将是智能数据的另一个重要方面。 人类具有发达的学习信息的能力; 但是,目前的机器并不擅长于此,只能逐步学习。 软件必须能够忽略阻止其做出最佳决策的信息,而不是重复相同的错误。 随着十年的发展,为了开发安全的基于AI的系统,机器无法学习,系统无法学习数字资产将变得至关重要。

随着智能数据的民主化成为现实,它将最终创建理想的,平等的最终状态,在此状态下所有决策均由数据驱动。 但是,这种转变将改变许多成熟行业的动力,并使较小的企业更容易与大型成熟品牌竞争。 组织必须预见这些变化,并重新考虑如何处理和使用智能数据,以确保它们在未来十年乃至更长时间内保持相关性。

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