• 十张图看懂未来的大数据世界
• 常用的数据可视化图表锦集
• 2017 最全的机器学习开源项目列表
• 商业智能 BI 未来发展的新趋势

麦肯锡2013年出版了一份特别的报告，预言全球商业界将会感觉到下一个十年数据科学专业人士的紧缺，尤其是善于从大量静态和动态（实时）数据中发现有价值的情报的数据分析师，缺口达150万。这个预言现已成真，人们更加关注向企业和高等教育机构推销数据管理的重要性，从而使得整个业界都能应对几年之前还不完全理解的人才短缺问题。

数据科学领域的动荡要持续到2017年，伴随着更多的增长和更大的可能。

数据科学的力量

要理解为什么数据科学对商业为何如此关键，有几个前提需要理解：

• 在商业界需要它的时候，在需要它的领域，数据科学总能提供最精准的解决方案。
• 数据科学帮助做出更好的商业决策，并对这些决策的影响进行精确的研究。一份过去的哈佛商业评论研究指出，依赖数据进行决策的大生意一般比同行的利润高出6%。
• 当人的直觉和经验都失败时，数据科学对未来可以做出更加准确的预测。有了数据科学，商业不再靠猜。
• 有了高效、智能的设备和现代化的分析平台，客户追踪已经成为现实。实时获取客户信息有助于精确响应。

鉴于以上各点，可以理解为什么在这个特定的时刻，数据科学正在经历全球化的革命。一直以来限制数据科学发挥作用的科学和技术问题都已逐步解决，2017年数据管理业界将在全球迎来一些主要的改变。明年，哪些地方可以见到数据科学的引领，请看下面这张精准计算的预言清单。

2017 数据科学预言1：机器学习大行其道

问答网站Quara对机器学习将如何影响数据科学业界的变革做了专题问答。为了回答这个问题，克劳迪娅•珀立弛（Claudia Perlich），Dstillery公司的首席科学家，纽约大学的客座教授，肯定地认为，由于数据科学与机器学习的密切关系，在将来的商业分析界，不懂机器学习是无法生存的。

2017数据科学预言2：物联网数据流战胜传统商业智能

Gartner几年前就做出了这样的预言，而在2017年，这样的预言会比以往更可信。由于带有传感器的装置日益席卷人类社会的方方面面，大约50%的商业智能（BI）平台会投资事件数据流。这样的趋势，会导致一个新的商业智能分支浮出水面：捕获来自附着装置的实时数据宝库，在天气预报，制造业，电力，语音识别和健康检测系统，以及其他等等领域，都将得到广泛应用。由于自助式分析的兴起，商业智能服务商所和那些软件即服务（SaaS）供应商所提供的分析能力将不再有差距。

2017数据科学预言3：大数据技术支出大增

Gartner预言过到2016年，大数据商业影响的迷惑和不确定性将大大降低，变得可预见。这个预言也应验了。很多围绕大数据“实际价值 vs 感觉价值”的争论已经偃旗息鼓，而大数据技术已经从早期的“萌芽”期走向成熟。今天，对成功的数据科学项目而言，大数据技术比以往更加主流化，更加必备化。

迄今为止，大约只有30%的商业界经历了大数据革命，但是2017年，肯定会看到一个大数据投资的持续增长，尤其是处理“大容量，高速度和多样性的数据”的成本大幅下降以后。根据Information Week，大数据分析的销售额2019年会达到1870亿美元。

2017数据科学预言4：Hadoop市场的持续增长

已经证明，企业的IT预算里，Hadoop是有正面回报的。Hadoop不仅继续为海量数据的清洗，存储，和处理提供一个集中的平台，它也解决了标准IT解决方案的费用过高的问题。Hadoop为很多类型的应用，如预测性分析，ETL，数据可视化，数据挖掘，数据仓库，物联网，或者点击流分析提供了杰出的解决方案。今天，Hadoop被认为是最受喜爱的单一、可缩放并且费用相对低廉的商业大数据管理系统的替代方案；2017年它的流行度会增加。

2017数据科学预言5：数据科学在行动——健康产业商业智能和分析

富有洞见的《德勤研究报告》绘制了一副2020年基于高科技和数字化的病人照顾蓝图。由于科学技术如视频会议和可穿戴设备越来越普遍，未来精通科技的病人会逐步将他们的日常医疗需求诉诸数字平台。到2020年，医院和临床中心只会为重症病人和监护病人保留。

总体而言，将来的医疗健康产业会朝着数字化平台发展，而2017年，这种趋势将很明显。

2017年，消费者可以期待：

• 医生们参考数据驱动的方案为病人做决策
• 健康服务业逐步迈向“4P”模式——“预防，预测，个体化，参与”（ preventative, predictive, personalized, and participatory）。在这种模式下，病人成为全面知悉、共同参与评价和选择合适的治疗方法的伙伴。

2017数据预言6：到2017年底，25%的企业将招募首席数据官

《2016大数据7大趋势》文章（http://www.edvancer.in/7-big-data-trends-2016/）的读者会发现，Gartner已经做出了上述预言。一个首席数据官，应该负责数据战略，数据治理，政策管理，也负责数据质量，隐私和安全，生命周期管理。这个趋势表明，要来的一年全球经济将经历完整的数据驱动的文化。首席数据官是推动部门内数据科学应用的主要力量，他们理解先进的分析之必须以及数据科学为企业所带来的诸多利益

这一切意味着什么？

斯科特•克拉克，一位Yelp的数据科学家，感受到了由于数据科学， Yelp网站所做出的些微改变将对“上百万的人”产生巨大影响。数据科学的这种高速性和准确性，只有在高速增长和联合使用相关技术，如大数据，Hadoop，物联网才成为可能，这些技术在2017年将继续发展。全球的商业人士终将理解来自互联网，手机，社交媒体和物联网的数据洪流的意义，2017年以至更远的将来，数据科学将有助于更好的理解这些趋势，助力数据管理业界整体的持续增长。

文章来源http://www.dataversity.net/data-science-predictions-2017/