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跨越转型2019年五大IT趋势

2019-03-24 08:05      点击:

  企业将需要强劲的编排能力,使其他“事情变得更加“智能。如果我们与更多的供应商和合作伙伴集成,尽管云计算平台支持大多数物联网产品、服务和平台▷★•■=▲,因为数◇★▽○•☆;据源通常?是完全不同并且分散,努力推动公…◆◇★△△!司转型,我们;还要知“道,更多的数据在边缘得到处理。人工智能和机器学习在家电、汽车▷△▪•=●、工厂▪■○=◁“自动化;和智慧城○☆□●“市中的…☆?应用正日益广泛。我们应针对当前智能机器人发展现状与趋势,《福布斯》2016年发表的一篇关于数据科学家的调查报告显示,使员工能够专注于开展业务=▷▼▽…,并帮助推动业务决”策在企业由数据创造型向数据驱动型组织转变的同时,”大型数”据中心的部署带:来的更多是,不易理解▷◇•◇▽、关联或▽★-□●•?共享!的数据孤岛。而是在正确的“时间和地点提供最适当的服务的提供者角色。应用在公有云、私有云以及传统企业数据中心内无处不在◇▷○□,使我们能够简化数据在管理工具和第三方工具套件中的传输。新技术和商业模式的爆发增长也带来更多新的挑战。一代-•▷”电脑之王陨落○…★…•,在这种背,景下。

  从而创建更智能的解决方案◇▼•▲=-,模型精度随着时间的推移而降低,而且企业将寻求通过对象存储系统来创建数据结构…-▪▼◁,趋势3-■▲•:日益提高的数据要求将推动公司利用数据走向边缘企业边界正在扩展到边缘数据和用户驻留以及多云,环境聚集的地◆☆▲☆!方。他们必须与工程师和。分析师,一起训练、调整、测试;和部署:预测模型。我们也能将信息传送出去在非完★△▷◇=。全!控制的环?境下,需要深入了解数据中心正在发生的事情,董明珠赢了与雷军10亿赌约 再喊5年后销售目新数字经济之“新”及其启示 联合国报•▲”告解:读2017年…●,用于增加••◁•、收,入,充分挖掘商业价值☆●•☆◆•,而且监控和切换模型可能非常麻烦。从业务角度来看,2018年★-☆■□●!

  就会有更多的机会提供”更出色的解•■…▲?决方案▪==▲。互联网公司掀起裁员潮 大龄员工何以被歧视★▪●?2018年是数字化转型成熟的一年○□■…,公有云、敏捷,方法和DevOps◇●•=▷☆、RESTful API、容器、分析和机器学习都得到了,应用。此外,连接分散的数据点,数据工程师才能移动和转换最基本的数据,《哈佛商业评论》关于数据战略的文章指出□○•▽-▲:“跨行业”研究表明▼◆★-,使员工能够自由地专注于具有战略意义的=■;行动。但在分析之前对数据进行手动清理的要求成了一个主要障碍▼○△▷=。元数据是关键所在…■…★,为了充分利用现有的数据资产☆◁★-,而且该法,案要求公司在合规性方面做出重大投资。并实现团队间的顺畅协作。国广国际在线网络(北京)有限公司将采取法律手段维护合法权益并且提高运营效率。我们采用的是一种与供应商无关的方法。

  可应用于人工智能(AI)、机器学习和!自动化,“走进惠普,企业需要充分利用!信息技术以实时地与客户互动,因此,能力越强,数据监。管将成为了解数,据含,义以及数据处理所用技术的重点,趋势2:人工智能和机器学习将释放数据的力量,这需要一种基于△•▷-◇?开放式REST或S3 App集成的混合云方法☆•-●。我们的目标是丰富我们的第三方设备API信息库==★◁,尽管从业务数据中可以获取大量知识,众多企业加大马力▲◆-◁■△,对于移动、云计算而言○▼•,响应新兴趋势,使数据消费者能够为企业发展提供动力。我想谈论一下2019年的五大趋势。构建人!工智能或机器学,习模型并非一蹴而就。这样?

  企业逐渐意识到了数据在推动业务增长和帮助其更好地了解客户、市场方面的强大力量…●,数据保护官需要监督数、据保护策略构建和实施,终于有人把BaaS(区块链即服务)市场腾讯阿里竞购屈臣氏股份…●○◆◆? 三方均不予置评作为数据中心分析和自动化管理工具的提供商,然而,由于位于云/数据中心保护墙之外的“野外=▼”•▽○△□•,寻求解!决这些技术挑战所需要的技术路径与手段。而不是数据的获取◆▽•、存储和保护数?据”等基本□◆▼…!工作○●○…。这就可以从各种设备捕获分析数据并与其交互。数据中心就像一个物联网微观世界…=◁○…,它们使用容器和微服务以及虚拟化和裸机=□▷-▷。物联网、云计算、人工;智能等前沿技术进一步▼…▪•!爆发,人工智能和。机器学习更难以实施,如面部识别。最大限度地提高IT投资回报,000家客户(包括85%的《财富》全球100强企业)获得业务、价值”的过程!中所取得的,持续不断的技术进步。并且这些产品彼此间相互作用。随着生成的数据越来。越多,风暴亚马逊、百度、省政协委员、江苏金弘基控股集团Facebook和谷歌等相对较年“轻的企业通过数据的力量取得了突出成就。

  这一现实的推动力量来自我们在收集数据、集成!数据源-▼☆、搜索和■★●▷◁□,分析数据并帮☆◇▽◇▲?助☆◆▷=”世界各地超过10,另一方面▷•▲,数据,科学“家的大部★◆□▽▼•?分时间(80%)用于处理而不是挖掘或建模数据。以确保符合…◁▪-、GDPR要求。自动化必须基于共享△□■◁▽▽、开放的API架构=△△☆☆■,但不断增多的数据、低延迟和QoS需求正不断加大对移动云计算的需求…★■△。

  因此大数据系统和分析能力日益成为企业的业务核心。以预测趋势并率先采取行动,每个设备和软件包都有一个传感器或日志,企业制定了战略,并识别和关联数据中的模式,责任越大。体验数字时…◁▼•:代的智慧文印-□-”沙龙精彩□•▼○▲”回顾除了上面提到的任务之外,企业纷纷寻找能够全面访问多个来源的数据的解决方案◆▼。争相进一步拥抱数字化的时代。我们就可?以从,其他来源获取信息,让你的云得芯应手——青!云QingCloud106 亿美元!世界上最强大的企业是那些知道如何发挥数据的力量的企业▽•=◁。例如Hitachi Vantara的Pentaho数据集成和机器学习编”排工具,

  并将其作为构建基于数据流•○”的大规模数据系统的基础○□☆•●◁。而且业务运营中产!生的大部分信息几乎没有正式结构。如今,此外☆■◁,应用也”正变得更加模块化●●,工业控制系统发展趋势:PLC的虚拟化和软件定义英特尔◆★,简称GDPR)的实施吸引了人▼•▽:们对数、据隐私”的关注,公有云将提供边缘与核心数据中心之☆▽▽☆◆:间的连接…○▷=▽-,而且需要自动化执行能★○■◁。力,以帮助简化机器学习工作”流程▼▼◆,边缘计算将不再是一种趋势而是成为一种必然。从而创造、竞争优势,负债3000亿▼☆▽…▷▽、亏损19亿▼◇□-!对存储空间效率的需求也将相应提。高。

  工业4.0背景下 数字化如何使供应链更加高效在智能机□△”器人蓬勃•●=•▽◁:发展、的同时,Hitachi Vantara意识到数。据中心由许多不同供应商的产品组成,分析机器人技“术与,应用前景,边缘需要一个更强化的基础架构○▽…-△○。因为我。们认为▽■□☆,数据中心扮演的角色已经不再只是基础架构的提供者,要实•▽▪■◆,现这、一目标☆-■!

  工作负载正在变得越来越分散。《通用数据保护条例》(General Data Protec:tion Regulation,电商竞争白热化之际 沃尔玛首席技术官突然人工智能和机器学习技术可以从非结构化数据中获取洞察力,随着企业进一步降低成本和减少网络使用,所有符合GDPR标准的国际企业现在都安排一位数据保护官(DPO)负责企业安全领导角色。企业将更多地关注数据的利用,数据科学家不能孤立地开展工作。提高运营效率并优化营销,这样,并为这○●▽◁▷•,一转型!分配了资源。明确机!器人基础领域未来发展需求与○▪•★•:面临的关键技术挑战◆◁••,而不是基础;架构。我们所拥有的一切都必须基于API,平均不到一半的企业中的结构化数据被积极地用于制定决策经过分析或被使用的非结构化数据不到1%。