大數據時代下,什麼樣的工作會逐漸被替代,又有什麼工作很難被替代?
趨勢一:數據的資源化
何為資源化,是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源,並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而,企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃,搶佔市場先機。
趨勢二:與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理,雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備,是產生大數據的平臺之一。自2013年開始,大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合,預計未來兩者關係將更為密切。除此之外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革命,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三:科學理論的突破
隨著大數據的快速發展,就像計算機和互聯網一樣,大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術,可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論,實現科學技術上的突破。
趨勢四:數據科學和數據聯盟的成立
未來,數據科學將成為一門專門的學科,被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業,也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時,基於數據這個基礎平臺,也將建立起跨領域的數據共享平臺,之後,數據共享將擴展到企業層面,並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五:數據泄露泛濫
未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%,除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說,在未來,每個財富500強企業都會面臨數據攻擊,無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業,無論規模大小,都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中,超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據,所有數據在創建之初便需要獲得安全保障,而並非在數據保存的最後一個環節,僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
趨勢六:數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力,直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後,企業對於數據管理便有了更清晰的界定,將數據管理作為企業核心競爭力,持續發展,戰略性規劃與運用數據資產,成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外,對於具有互聯網思維的企業而言,數據資產競爭力所佔比重為36.8%,數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
趨勢七:數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是,很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功,企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距,從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
趨勢八:數據生態系統複合化程度加強
大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路,而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統,終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今,這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成,接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分,也就是市場的細分;系統機制的調整,也就是商業模式的創新;系統結構的調整,也就是競爭環境的調整等等,從而使得數據生態系統複合化程度逐漸增強。
大數據往簡單來說就是對海量數據的分類在整理,並從中發現規律的一門技術。
從某種意義來說他代替的是一些龐大但不複雜的數據整理工作。
因此對於過於複雜和數據樣本不夠的工作大數據無法代替。
比如說ai寫作。寫作是一門相當複雜的工作,有些諸多技巧,需要龐大的運算量。目前的運算能力不足以支撐ai寫作。
比如醫生。疾病往往是錯綜複雜的,甚至很多疾病的病因都未得知。而且即使同樣的疾病每個人的體質不同,併發症不同,都會導致治療的方法不同。
但是大數據協助醫生診斷疾病具有重大意義。大數據可以通過海量的病人數據推斷疾病。以後醫生輸入患者的癥狀大數據就能給出可能的疾病。對醫生的診斷具有重要意義。尤其是對於某些經驗不足的醫生,和一些極為罕見的疾病的診斷是非常有幫助的。當然也可以推薦用藥。當然,在這方面ai大數據只具有參考意義。
比如碼農,ai也無法代替碼農。但是在未來大數據也有一定的作用。比如ai糾錯可以減少bug,大數據可以對用戶使用軟體的習慣進行分類整理,從而可以讓軟體工程師設計出更符合用戶使用習慣的軟體。
總的來說ai大數據是一門總結經驗的技術。他不適合創新型領域。但是他可以為未來創新型崗位提供很多參考。
在可以遇見的未來,大數據會極大的改變我們的生活。
大數據的未來發展趨勢還是相當good的。畢竟大數據還是未來的香餑餑行業的。拿最近的大數據在這次疫情期間的應用做案例您就明白了。