作者｜Matt Turck

　　譯者｜大愚若智

　　數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)在2017年終于實(shí)現(xiàn)了火力全開。本文為大家提供了一個有關(guān)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域詳細(xì)的“國情咨文”，以及投資機(jī)構(gòu)針對這一行業(yè)的見解和關(guān)鍵趨勢。本文最初發(fā)布于Matt Turck博客，經(jīng)原作者授權(quán)由InfoQ中文站翻譯并分享。

　　寫在前面

身為數(shù)據(jù)極客，在2017年應(yīng)該能感覺很幸福。

去年，我們曾經(jīng)問過大家“大數(shù)據(jù)還是個值得關(guān)注的大事嗎？”，并注意到由于大數(shù)據(jù)更像是一種“系統(tǒng)化工程”，因此在企業(yè)的接受速度方面要落后于整個業(yè)界的炒作。大數(shù)據(jù)技術(shù)用了多年時間進(jìn)行演化，才從一種看起來很酷的新技術(shù)變成企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)際部署的核心企業(yè)級系統(tǒng)。

2017年，我們已經(jīng)很適應(yīng)這樣的部署階段?！按髷?shù)據(jù)”這個詞正在逐漸淡出我們的視野，但這種技術(shù)本身還在飛速擴(kuò)張。各行各業(yè)的各種軼事和證據(jù)證明相關(guān)產(chǎn)品越來越成熟，在越來越多的財富1000強(qiáng)企業(yè)內(nèi)開始投入實(shí)用，很多初創(chuàng)公司借助這些技術(shù)快速實(shí)現(xiàn)了收入增長。

與此同時，宣傳炒作的泡沫開始毋庸置疑地轉(zhuǎn)向了這個生態(tài)系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域。過去幾個月來，人工智能領(lǐng)域涌現(xiàn)出一種“大爆炸”式的集體意識，這一情況與幾年前大數(shù)據(jù)技術(shù)的“遭遇”相差無幾，不過發(fā)展速度更快。

從另一個角度來看，2017年也是激動人心的一年：望穿秋水的IPO。今年頭幾個月，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司在這方面活動頻頻，并得到了公開市場的熱切歡迎。

總的來說，數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)在2017年終于實(shí)現(xiàn)了火力全開。與以往每年一樣，我們將通過一年一次的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域回顧為大家提供一個詳細(xì)的“國情咨文”，將我們針對這一行業(yè)的見解總結(jié)為關(guān)鍵趨勢奉獻(xiàn)給大家。

開始吧！

　　上層趨勢

　　大數(shù)據(jù) + 人工智能 = 全新技術(shù)棧

任何風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)有幸看到的各種宣傳都能證明，2016年，每家初創(chuàng)公司都在變身成為“機(jī)器學(xué)習(xí)公司”，“.ai”已成為必備的域名，而“等等，我們會通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決這個問題”已經(jīng)開始普遍出現(xiàn)在各類集資活動的演示文稿中。

圍繞人工智能的報道、座談會、新聞郵件，以及微博層出不窮，很多早已在關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的人，他們的反應(yīng)就好像發(fā)現(xiàn)自己當(dāng)?shù)氐哪硞€品牌突然開始了全球化擴(kuò)張：一方面，倍感驕傲；但另一方面，就好像面對派對上姍姍來遲又裝腔作勢的人那樣表現(xiàn)出明顯的厭煩之情，同時做好了不可避免會感到失望的心理準(zhǔn)備。

雖然很容易認(rèn)為這些趨勢的發(fā)展非常和緩，但該領(lǐng)域所經(jīng)歷的演變是不可避免，并且影響深遠(yuǎn)的：機(jī)器學(xué)習(xí)正在快速成為很多應(yīng)用程序中最重要的組件。

我們正在見證一個新技術(shù)棧的涌現(xiàn)，在這個技術(shù)棧中，大數(shù)據(jù)技術(shù)被用于處理數(shù)據(jù)工程方面的核心挑戰(zhàn)，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被用于從數(shù)據(jù)中提取出價值（以分析見解或操作等形式）。

換句話說：大數(shù)據(jù)提供了渠道，人工智能提供了我們需要的智能。

當(dāng)然，這種共生關(guān)系并不是什么新事物，但只有少數(shù)人有幸能夠真正實(shí)現(xiàn)。

這些技術(shù)正在真正開始變的“民主化”?！按髷?shù)據(jù) + 人工智能”已經(jīng)成為很多現(xiàn)代化應(yīng)用（無論面向普通消費(fèi)者或企業(yè)的應(yīng)用）的默認(rèn)技術(shù)棧。大量初創(chuàng)公司和一些財富1000強(qiáng)企業(yè)都在使用這種新的技術(shù)棧（例如JP Morgan的“Contract Intelligence”應(yīng)用）。

通常來說，云計算是這個“板凳”的第三條腿，但也并非總是如此。這一領(lǐng)域的發(fā)展也受到各大云計算巨頭的推動，這些巨頭們正在舉行一場公開的戰(zhàn)爭，爭先恐后地開始提供機(jī)器學(xué)習(xí)云（下文將詳細(xì)介紹）。

短期來看，是否可以認(rèn)為民主化會促進(jìn)人工智能技術(shù)的商品化？實(shí)際上從技術(shù)角度來說，人工智能依然很難。雖然很多工程師正在爭先恐后地培養(yǎng)有關(guān)人工智能技術(shù)的技能，但至少到目前，全球范圍內(nèi)深入鉆研這一領(lǐng)域的專家依然很少。

不過這種民主化的趨勢至少不會“開倒車”，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)遲早會從競爭優(yōu)勢“進(jìn)化”成為一必備要素。而這種趨勢對初創(chuàng)公司和大企業(yè)都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。對于初創(chuàng)公司：除非你所開發(fā)的人工智能軟件是最終產(chǎn)品，那么將你自己稱呼為一家“機(jī)器學(xué)習(xí)公司”這樣的做法很快將變的毫無意義。對于大型企業(yè)：如果目前你還沒有積極主動地制定“大數(shù)據(jù) + 人工智能”的戰(zhàn)略（自行實(shí)現(xiàn)或與其他供應(yīng)商合作），那么你們很快會面臨被淘汰的境地。關(guān)于大數(shù)據(jù)，這樣的說法已經(jīng)持續(xù)多年了，但隨著以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)誕生的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，這一天只會更快速地到來。

　　企業(yè)的預(yù)算：逐利

過去多年來，在我們與大數(shù)據(jù)技術(shù)的買家和賣家的交談中，我們發(fā)現(xiàn)財富1000強(qiáng)公司中，越來越多的預(yù)算被用于對核心基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行升級，以及與數(shù)據(jù)分析有關(guān)的技術(shù)，大家都對大數(shù)據(jù)技術(shù)給予極大關(guān)注。很多分析機(jī)構(gòu)也認(rèn)同這一結(jié)論：IDC預(yù)計，到2020年，大數(shù)據(jù)和分析市場將從2016年的1300億美元市場規(guī)模增長至2030億美元。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面，財富1000強(qiáng)公司的很多買家正變的越來越成熟和理智。過去多年來，他們已經(jīng)進(jìn)行了充分的研究調(diào)研，現(xiàn)在已經(jīng)準(zhǔn)備好全面部署了。不僅技術(shù)型行業(yè)，目前很多行業(yè)均是如此。這種飛速變化的趨勢還得到了老技術(shù)自然淘汰周期的進(jìn)一步助推，對于大型企業(yè)，通常每隔幾年就會這樣做一次。曾經(jīng)逆風(fēng)飛揚(yáng)（難以剔除或取代原有基礎(chǔ)架構(gòu)）的大數(shù)據(jù)技術(shù)現(xiàn)在正逐漸變的順勢而飛（“我們需要替換過時的技術(shù)，市面上最好的同類技術(shù)是啥？”）。

當(dāng)然，很多大企業(yè)（“晚期從眾者”）依然是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“新手”，但這種情況的變化速度變的越來越快了。

　　企業(yè)數(shù)據(jù)正在陸續(xù)上云

就在幾年前，如果你建議企業(yè)將數(shù)據(jù)遷移至公有云，大企業(yè)的CIO給你的回應(yīng)大部分只會是“除非我死了”，當(dāng)時他們頂多只愿意將開發(fā)環(huán)境，或各種稀奇古怪，非關(guān)鍵的對外應(yīng)用程序遷移至云端。但現(xiàn)在他們的看法似乎開始產(chǎn)生變化了，去年以來這種變化非常明顯。我們聽到了一種更為開放的心態(tài)：大家已經(jīng)逐漸認(rèn)識到“反正我們的客戶數(shù)據(jù)本來就已經(jīng)保存在Salesforce的云中”，或者“在網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)算方面，我們的投入與AWS壓根兒沒得比”，而諷刺的是，過去多年來，對安全的顧慮曾是企業(yè)接受云計算的主要障礙之一，但云供應(yīng)商在安全與合規(guī)（HIPAA）等方面的辛苦努力終于得到了證明和回報。

毫無疑問，目前離大部分企業(yè)數(shù)據(jù)都保存在公有云中這一目標(biāo)還有一定距離，但部分原因在于遺留系統(tǒng)和管控制度。

然而演變的趨勢是明顯的，并且越來越快。云供應(yīng)商會盡一切努力促進(jìn)這一過程，甚至提供搬運(yùn)海量數(shù)據(jù)的卡車。

　　2017大數(shù)據(jù)全景

言歸正傳，我們想象中2017年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的全景是這樣的。

1

我們放大看看開源技術(shù)部分：

2

當(dāng)然，今年我在FirstMark的同事Jim Hao也對此圖的制作提供了巨大的幫助。

　　合并工作開始了嗎？

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域每一年都變的更加熱鬧，因此這就造成了一個顯而易見的問題：這個行業(yè)是否迎來了大規(guī)模并購的風(fēng)潮？

似乎還沒，至少目前還看不出這樣的趨勢。

首先，風(fēng)投們會繼續(xù)愉快地注資各家新老公司。2017年頭幾個月，為成長階段的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司注入巨資的消息此起彼伏：Looker（D輪，8100萬美元）、InsideSales（F輪，5千萬美元）、DataRobot（C輪，5400萬美元）、Confluent（C輪，5千萬美元）、Collibra（C輪，5千萬美元）、Uptake（C輪，4千萬美元）、WorkFusion（D輪，3500萬美元），以及MapD（B輪，3500萬美元）。另外DataBricks非常值得注意，他們在2016年12月剛獲得6千萬美元的C輪投資。全球范圍內(nèi)，大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司在2016年得到了風(fēng)投機(jī)構(gòu)總計148億美元的投資，其中10%由全球性的技術(shù)VC提供。

另外需要注意，該領(lǐng)域的相關(guān)投資大多是全球性的，歐洲、以色列（如Voyager Labs）、中國（iCarbonX）等地均有大量公司成立并獲得注資。

其次，2016年全景中曾經(jīng)提到，并購活動已在有序進(jìn)行，但沒有特別讓人印象深刻的，也許部分原因在于私營公司的估值始終居高不下。我們在2016年大數(shù)據(jù)全景中曾經(jīng)提到，共有41家公司被并購（完整清單請參閱文末備注），2017年，并購的節(jié)奏大體上會與去年持平。

另一方面，2017年至今已經(jīng)出現(xiàn)了一些非常大的并購活動，例如Mobileye（被Intel以153億美元收購）、AppDynamics（思科，37億美元），以及Nimble Storage（HPE，12億美元）。

去年還曾出現(xiàn)過一種較為普遍但并不持久的現(xiàn)象：大型技術(shù)公司瘋狂并吞人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，尤其是專為各種水平問題（Horizontal problem）組建了團(tuán)隊的公司。例如：Turi（Apple）、Magic Pony（Twitter）、Viv Labs（三星）、MetaMind（Salesforce）、Geometric Intelligence（Uber）、API.ai（Google），以及Wise.io（GE）。雖然這些舉措使得主要針對水平領(lǐng)域的人工智能初創(chuàng)公司快速成為VC眼中的香餑餑，但這種不假思索的快速收購可能也對應(yīng)著各種炒作，以及人工智能領(lǐng)域工程師的缺乏所造成的特殊時間段。

第三，一些大型大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司正在變成獨(dú)立的上市公司。SNAP可以說是帶動了技術(shù)公司IPO市場的復(fù)蘇，但截至目前，能夠借助該機(jī)會成功變現(xiàn)的依然只有大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的公司。

雖然2016年全年，只有Talend這一家大數(shù)據(jù)公司成功上市，但2017年截至目前這一領(lǐng)域內(nèi)滿是IPO良機(jī)。Mulesoft和Alteryx成功上市并且表現(xiàn)還不錯，這兩家的發(fā)行價都超過了IPO價格。在撰寫本文時，Cloudera也即將上市，該公司最新預(yù)估價（41億美元）與營收（2016年2.61億美元）之間的空缺對于“獨(dú)角獸”的估價現(xiàn)象將造成不小的考驗。此外MapR以及位置智能公司Yext也正在準(zhǔn)備上市。

接下來會是誰？多年來，Palantir作為業(yè)內(nèi)最低調(diào)的公司之一，已經(jīng)表達(dá)出想要公開上市的意圖?？紤]到Palantir的最新預(yù)估價為200億美元，如果其公開估價能夠接近這一數(shù)字，將會成為IPO領(lǐng)域的一枚重磅炸彈。

　　打響云端戰(zhàn)役

失敗和收購活動也許不會讓這個行業(yè)立刻得到鞏固，但“功能合并”的情況日漸普遍，尤其是在云計算領(lǐng)域。該領(lǐng)域內(nèi)一些重量級選手正在逐漸構(gòu)建整合式的“大數(shù)據(jù) + 人工智能”服務(wù)，并且吸引了不少用戶，這些服務(wù)或者使用了自行開發(fā)的產(chǎn)品，或通過流行的開源計算引擎自行實(shí)現(xiàn)，這種服務(wù)距離很多買家所期待的“一站式購買”越來越近了。

尤其是Amazon Web Services還在繼續(xù)快速發(fā)布不同類型的產(chǎn)品，讓人獲得了深刻的印象。目前該公司已經(jīng)圍繞大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)提供了幾乎所有產(chǎn)品，包括分析框架、實(shí)時分析、數(shù)據(jù)庫（NoSQL、圖形等）、商業(yè)智能，以及日益完善的人工智能能力，并且在深度學(xué)習(xí)方面頗有建樹（完整清單可參閱這里）。按照這樣的速度，AWS很快將具備我們的大數(shù)據(jù)全景中所涉及的幾乎所有基礎(chǔ)架構(gòu)和分析產(chǎn)品。

雖然Google涉足云計算的時間較晚，但他們正在圍繞大數(shù)據(jù)積極主動地構(gòu)建一系列產(chǎn)品（BigQuery、Dataflow、Dataproc、Datalab、Dataprep等），并且已將人工智能視作超越競爭對手的方法之一。過去一年來，Google在人工智能方面公布了很多消息，例如：一個新的轉(zhuǎn)換引擎，雇傭了兩名出色的人工智能專家Fei-Fei Li和Jia Li來領(lǐng)導(dǎo)新成立的Cloud AI and Machine Learning部門，針對視頻識別提供的全新機(jī)器學(xué)習(xí)API（這里），并且收購了數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)Kaggle。

更大規(guī)模的企業(yè)級IT供應(yīng)商 – 尤其是Microsoft、IBM、SAP、Oracle以及Salesforce – 也在努力推出大數(shù)據(jù)（以及人工智能）產(chǎn)品，這些產(chǎn)品都支持云端（最引人注目的是Microsoft）和本地部署。除了通過自行開發(fā)，以及收購而來的技術(shù)構(gòu)建這些產(chǎn)品，他們的合作意愿也在逐漸加強(qiáng)，尤其是與“有數(shù)據(jù)的”公司（數(shù)據(jù)倉儲）和“有人工智能的”公司進(jìn)行合作。例如IBM和Salesforce以及SAP與Google的合作都是其中的典型。

按照企業(yè)IT行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)來說，云供應(yīng)商的規(guī)模依然不算大，但這些公司的野心（包括在企業(yè)技術(shù)棧中，將自己的地位從IaaS層面上升至應(yīng)用程序?qū)用娴拿鞔_意圖）和穩(wěn)扎穩(wěn)打?qū)⑵髽I(yè)數(shù)據(jù)遷往云端的做法相結(jié)合，意味著與傳統(tǒng)IT供應(yīng)商的全面戰(zhàn)爭已然打響，大家在爭奪龐大的企業(yè)級技術(shù)市場的控制權(quán)，而大數(shù)據(jù)和人工智能將會是核心戰(zhàn)場。

　　大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全景回顧

　　基礎(chǔ)架構(gòu)

去年發(fā)生的很多事依舊余波未平，例如流處理的重要性與日俱增，目前Spark已獨(dú)占鰲頭，但人們對競爭產(chǎn)品，例如Flink的關(guān)注也逐漸開始涌現(xiàn)。此外還有一的有趣的話題時不時地出現(xiàn)在人們的對話中：

SQL已經(jīng)正式回歸了

過去十多年來一直面對NoSQL技術(shù)“打壓”的SQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)現(xiàn)已正式回歸。Google最近發(fā)布了云服務(wù)版的Spanner數(shù)據(jù)庫。Spanner和CockroachDB（Spanner的開源版本）承諾提供一種高存活性、強(qiáng)一致性，可橫向擴(kuò)展的SQL數(shù)據(jù)庫。Amazon發(fā)布的Athena與諸如Snowflake等產(chǎn)品類似，是一種大型的SQL數(shù)據(jù)引擎，可直接查詢S3 Bucket中存儲的數(shù)據(jù)。Google BigQuery、SparkSQL以及Presto也開始在企業(yè)領(lǐng)域占有了一席之地 – 這些都是SQL產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)虛擬化

在公有云的接受度方面有個有趣的趨勢：數(shù)據(jù)虛擬化產(chǎn)品的使用率正在快速激增。較為古老的ETL流程需要移動海量數(shù)據(jù)（并且通常需要為數(shù)據(jù)集創(chuàng)建副本）并創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)使得企業(yè)可以無需移動，在原地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，借此提高速度和敏捷性。很多下一代數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品供應(yīng)商，現(xiàn)在均已同時提供數(shù)據(jù)虛擬化和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備產(chǎn)品，借此幫助客戶更輕松地訪問云中存儲的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)管控和安全性

隨著大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用日益成熟，并且數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量依然在與日俱增，有關(guān)數(shù)據(jù)管控之類的話題也變的越來越重要。很多企業(yè)已經(jīng)選擇通過“數(shù)據(jù)湖”的方式創(chuàng)建一個中央倉庫，用于保存自己的所有數(shù)據(jù)。但除非人們知道數(shù)據(jù)湖中到底有什么，并且能按需訪問分析工作所需的恰當(dāng)數(shù)據(jù)，否則數(shù)據(jù)湖將全無用處。然而幫助用戶輕松找到自己需要的數(shù)據(jù)，同時妥善地管理數(shù)據(jù)訪問權(quán)，這一點(diǎn)并不容易實(shí)現(xiàn)。

不僅需要考慮數(shù)據(jù)湖本身，管控的一個核心主題在于讓用戶輕松訪問可信賴的數(shù)據(jù)，借此滿足企業(yè)中任何人的需求，同時必須要以安全、可審計的方式做到這一切?；虼蠡蛐〉墓?yīng)商（Informatica、Collibra、Alation）紛紛提供功了數(shù)據(jù)編錄、參考數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)辭典，以及數(shù)據(jù)幫助臺等產(chǎn)品。

　　分析

數(shù)據(jù)科學(xué)家是否已經(jīng)成為瀕危物種？

就在幾年前，數(shù)據(jù)科學(xué)家還被視作“21世紀(jì)最性感的職業(yè)”。就算到現(xiàn)在，Glassdoor的“美國最佳工作”清單中，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”依然名列榜首。

但是僅僅在誕生幾年后，這個職業(yè)就已陷入困頓。部分原因在于其必要性，雖然學(xué)校和程序員課程依然在塑造大量粗制濫造的新手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家，但這個崗位依然有很大空缺，尤其是財富1000強(qiáng)公司，他們都覺得很難招募到頂尖的技術(shù)人才。在某些組織中，數(shù)據(jù)科學(xué)部門已經(jīng)從原本的促進(jìn)者一舉“墮落”為瓶頸。

與此同時，隨著人工智能技術(shù)的民主化和自服務(wù)工具的飛速涌現(xiàn)，現(xiàn)在無論數(shù)據(jù)科學(xué)技能極為有限的數(shù)據(jù)工程師，甚至非技術(shù)型的數(shù)據(jù)分析師，都已經(jīng)可以承擔(dān)原本只能由數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)的基本任務(wù)。企業(yè)中與大數(shù)據(jù)有關(guān)的很多工作，尤其是枯燥乏味的簡單工作，也許會越來越多地開始由數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師通過自動化工具來執(zhí)行，而不再需要具備嫻熟技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家參與。

也就是說，數(shù)據(jù)科學(xué)最終可能會完全由機(jī)器來處理。一些初創(chuàng)公司已經(jīng)明確將自己的產(chǎn)品定位為“自動化的數(shù)據(jù)科學(xué)”，其中最值得一提的是，DataRobot剛剛通過這種想法籌集到5400萬美元投資（數(shù)據(jù)科學(xué)如何實(shí)現(xiàn)自身的自動化），Salesforce Einstein也聲稱自己可以提供能自動生成的模型。

毫無疑問，這些趨勢尚未流行起來，目前在數(shù)據(jù)科學(xué)的社區(qū)里依然存在一些爭議。然而數(shù)據(jù)科學(xué)家目前還不需要對此過于擔(dān)心。在不遠(yuǎn)的將來，自服務(wù)工具和自動化模型選擇將成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的“左膀右臂”，而非徹底取代他們，他們可以將更多精力用于需要進(jìn)行判斷、創(chuàng)新、社交技能，或需要具備垂直行業(yè)知識的任務(wù)。

讓一切協(xié)同工作：數(shù)據(jù)工作臺的崛起

在大部分大型企業(yè)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用通常都是從少數(shù)相對獨(dú)立的項目開始的（這里部署個Hadoop群集，那里部署個分析工具），并且會產(chǎn)生一些新的工作崗位（數(shù)據(jù)科學(xué)家、首席數(shù)據(jù)官）。

然而今天的情況截然不同：異構(gòu)的情況愈加普遍，企業(yè)內(nèi)部使用了五花八門的工具。從組織結(jié)構(gòu)方面來看，在大型企業(yè)中，集中化的“數(shù)據(jù)科學(xué)部門”正在逐漸變成更加“分散化的組織”，通常會有數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師，以及數(shù)據(jù)分析師組成的跨職能群體，并且更加深入地融入到不同業(yè)務(wù)部門中。因此對于平臺來說，需求已經(jīng)變的更加明確，需要讓所有人能夠就各種技術(shù)進(jìn)行協(xié)同工作，這一點(diǎn)在我們?nèi)ツ甑奈恼轮芯陀刑峒?，大?shù)據(jù)項目能否成功，主要取決于能否將不同技術(shù)、人員和流程完美融合在一起。

因此協(xié)作平臺這一領(lǐng)域目前正在經(jīng)歷快速發(fā)展，并催生出一種被部分人稱作DataOps（類似于DevOps）的概念。FirstMark也正是出于這個原因而投資了Dataiku（可參閱我的上一篇文章：Dataiku，亦或早熟的大數(shù)據(jù)）。這一領(lǐng)域其他比較重大的投資包括Knime（A輪，2千萬美元）以及Domino Data Lab（A輪1千萬美元）。Cloudera剛剛發(fā)布了一款基于所收購的Sense技術(shù)開發(fā)的工作臺產(chǎn)品。這一領(lǐng)域的開源活動也很活躍，例如Jupyter和Anaconda。

　　應(yīng)用程序

人工智能驅(qū)動的垂直應(yīng)用程序

至少幾年前，我們就開始討論垂直領(lǐng)域人工智能應(yīng)用程序的崛起（x.ai以及人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序逐漸涌現(xiàn)），但原本的溪流何時演變成了現(xiàn)在的滔天巨浪？突然之間，似乎每個人都開始開發(fā)人工智能應(yīng)用程序了，無論新成立的，或已經(jīng)取得重大進(jìn)展的初創(chuàng)公司，都開始壓賭于人工智能，認(rèn)為這是下一輪增長點(diǎn)（例如InsideSales）。

在這種狀況和趨勢影響下，一些新成立的初創(chuàng)公司提出了很多激動人心的技術(shù)，雖然其中一些猶如霧里看花，但為了追逐熱點(diǎn)趨勢，也有很多公司在激進(jìn)地進(jìn)行重塑。在某些領(lǐng)域使用了某種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的公司，并不算人工智能公司。

總地來說，人工智能初創(chuàng)公司的創(chuàng)建并不容易。而其中最關(guān)鍵的第一步在于選擇一個垂直領(lǐng)域所面臨的問題。除了深入的技術(shù)DNA，還需要深思熟慮的定位和策略（構(gòu)建人工智能初創(chuàng)公司：現(xiàn)實(shí)和策略）。

然而要確保自己不被各種可能性看花眼，面對飛速的發(fā)展保持冷靜，要做到這些其實(shí)很難。

尤其是去年，趨勢已經(jīng)很明顯了：通過人工智能技術(shù)，解決與數(shù)據(jù)有關(guān)的任何問題。無論企業(yè)級應(yīng)用程序或垂直行業(yè)，都采取了這樣的方式。考慮到現(xiàn)實(shí)情況，今年我們在圖表的應(yīng)用程序分類中添加了多個類別，包括交通運(yùn)輸、房地產(chǎn)（借助數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)的現(xiàn)代化），以及保險業(yè)。同時我們將一些非常活躍的行業(yè)拆分為兩個類別，例如營銷應(yīng)用（拆分為B2B和B2C）以及生命科學(xué)（拆分為醫(yī)療健康和生命科學(xué)）。

除了這些領(lǐng)域外，還有一些非常新潮的應(yīng)用（例如無人駕駛汽車），今天的人工智能技術(shù)正在缺乏想象力的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域閃爍著耀眼的光輝，從人員流失預(yù)測到后端辦公室自動化，再到安全，以不同形式提供了切實(shí)可行的收效。

人工智能導(dǎo)致人類失業(yè)，也許還沒有得到政府部門的重視，但沒有任何一個職業(yè)是不受影響的，至少需要考慮會如何受到影響，也許會通過人工智能得以“增強(qiáng)”。這些問題已得到很多白領(lǐng)職業(yè)的證明，例如醫(yī)生（人工智能 vs 醫(yī)生）或律師（人工智能開始從事法務(wù)工作）。

尤其是金融領(lǐng)域，似乎充分考慮了人工智能的潛力。多年來艱難度日的對沖基金正在為自己的算法尋找可替代數(shù)據(jù)（全新淘金潮？華爾街想要你的數(shù)據(jù)）。由人工智能驅(qū)動的全新對沖基金（Numerai、Data Capital Management等）雖然還不完善，但已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展。華爾街一些最重要的事務(wù)所均在使用人工智能取代人類（BlackRock、Goldman Sachs）。

機(jī)器人的反擊

無論是愛是恨，2016年都是機(jī)器人的元年。很多消息交流服務(wù)均提供過完全自動化，可以實(shí)時交談的代理程序。雖然曇花一現(xiàn)，但這些機(jī)器人程序似乎已經(jīng)全面經(jīng)歷了不同的炒作周期，從一開始的承諾，到Tay所面臨的災(zāi)難（譯注：Tay是微軟提供的一種基于人工智能技術(shù)的聊天機(jī)器人，該機(jī)器人一經(jīng)上線，與眾多網(wǎng)友交流后，變成了“帶有種族歧視傾向并且固執(zhí)的存在”），到微型文藝復(fù)興，再到Facebook相關(guān)研究放緩，有報告稱聊天平臺上70%的人工智能聊天機(jī)器人最終都以失敗告終。

對于機(jī)器人程序的熱情似乎有些早，得出這種結(jié)論的原因有很多，建議參閱Bradford Cross的觀點(diǎn)，他在文中非常恰當(dāng)?shù)刂赋觯藗兛赡芤驗闄C(jī)器人程序在亞洲的崛起，或者Slack等底層基礎(chǔ)架構(gòu)的快速增長而得出了過于樂觀的預(yù)期。我們相信，最終這種機(jī)器人程序有著很大的潛力，但畢竟這一領(lǐng)域還需要更長的成長時間。“生產(chǎn)商”一端（初創(chuàng)公司需要專注于每個具體的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，少作承諾）和“消費(fèi)方”一端（我們都需要習(xí)慣于機(jī)器人程序可以和不能做到的事情，Alexa正在幫助我們意識到這些?。┒夹枰M(jìn)行徹底的心態(tài)調(diào)整。

就目前來看，最光明的未來可能屬于重要領(lǐng)域需要人類介入的服務(wù)，或者完全采取不同于機(jī)器人程序的定位，使用人工智能技術(shù)擴(kuò)充人類能力的技術(shù)（我們得出這一結(jié)論的依據(jù)來自frame.ai）。

　　寫在最后

大數(shù)據(jù)與人工智能強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，我們即將進(jìn)入“收獲”的季節(jié)。忽略各種炒作，我們迎來了數(shù)量眾多的可能性。

隨著核心基礎(chǔ)架構(gòu)以及應(yīng)用程序端日漸成熟，人工智能技術(shù)驅(qū)動的應(yīng)用將迎來井噴期，2017年，大數(shù)據(jù)（以及人工智能）生態(tài)幾將火力全開。