AI和机器学习以及不断增加的数据量正点击在改变当前的商业和社会格局。
影响大数据，机器学习和AI未来发展的8个因素。
5G将刺激机器学习的增长并产生新的应用和服务
5G的宽带和灵活性的增加以及边缘计算将成为关键的推动因素。我国在这项技术方面成为全球领先的力量，但许多公司在进行5G投资制定商业模式。
改变数据科学家的技能组合
随着机器学习工具的用户体验得到改善，数据科学家所需的技能将不再专注于专业化，而是更加专注跨孤岛的工作的能力，并更加集成到业务方面。
线上线下正在融合
阿里巴巴电子商务集团和亚马逊正在尝试推出线下实体商店，而实体商店仍在适应新的网络世界。
内部数据平台正成为增长和创新的关键
将数据平台置于新产品开发和业务流程管理的中心可以推动创新。随着数据生成传感器嵌入到产品中，传统的企业不得不参与其中。
开放数据需要认真对待
开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例很重要，然而，人们对开放数据创新的重要性的关注不多。
捕获和管理实时数据的重要性
虽然AI和机器学习项目不总是实时或接近实时数据，但构建能够处理数据的系统能力可能成为一种具有价值的竞争优势。
法律和道德问题
许多公司现在意识到他们有义务保护个人数据，GDPR法规等相关法律已经生效。在欧洲，用户有权查看持有的数据，并在不同程度上纠正和删除。
但是，由于信用检查和健康保险领域的数据，企业可能会自动对用户做出假设，用户没有相同的补救措施。
中小企业的竞争
没有像互联网巨头或全球快递消费品公司那样海量数据集的中小公司，如何能够在大数据和算法决策时代展开竞争。
互联网和应用程序经济仍然能够允许中小公司利用其应用程序和线下活动中的数据，并对市场产生影响。
大数据培训，了解ML,AI的发展方向。了解最新技术在大数据处理方面的作用，以及开发商和用户的关注点至关重要。新技术，流程和应用程序改变了组织管理数据的方式。
本文来自：墨怡文馨
