数据经济

天下已经进入数据经济时期。
数据为人工智能供应了根本“养分”，而人工智能则帮助人们从数据中得到故意义的信息，为自己的行为和决策供应参考。
这一点在2021年亚马逊云科技大会上表现得非常明显。
在这场技能盛会上，与会人士谈论的全都环绕数据能够供应什么代价、做事，各式各样的企业也都在费尽心机以最大程度地利用好自己的数据。

首席数据官和首席剖析官在企业地位进步神速也证明了这一点。
首席数据官卖力监督一系列与数据有关的功能，以确保组织得到最有代价的资产，其职责包括提升数据质量、数据管理和主数据管理等项目，还包括订定信息计策、数据科学和业务剖析。

无代码/低代码平台

大多数企业意识到数据和人工智能的主要性，然而，要想“变身”为数据驱动型企业可能面临很多问题，比如，将人工智能模型整合到商业运用程序中就须要将近8个月的韶光。
无代码/低代码平台由此应运而生，帮助包括“平民开拓者”等非专业人士在内的更多人欢迎数据和人工智能带来的寻衅。

平民开拓者并非专业程序员，是公司的员工，他们可以在公司内部开拓新的业务运用程序，以供其他员工利用。
未来，险些只有一点技能知识的任何人都可以进行软件开拓，无代码/低代码工具可以将普通的业务用户积极地转变为平台开拓者。

边缘人工智能

5G、人工智能和网络安全须要相互合营才能实现更广泛的渗透。
来自工厂和自动驾驶车辆的物联网端点的数据将引发一场数据海啸。

边缘人工智能和联合学习正在奋力欢迎这些寻衅，在不共享数据集和陵犯隐私的情形下，在本地和集中数据集上演习模型。
随着扩展检测和相应、安全信息和事宜管理以及安全折衷、自动化和相应的兴起，再加上智能运维管理平台，安全将在处理运用程序和数据分布方面发挥至关主要的浸染。

超级自动化

超级自动化既是一种思维办法也是一种技能合集：即组织中任何可以自动化的业务都该当自动化；超级自动化是一种创新技能合集，包括机器人流程自动化、人工智能、机器学习等技能，以帮助组织提升运营效率和节省韶光。

超级自动化通过快速识别、审核和自动实行尽可能多的流程来实现加速增长和业务韧性。
加特纳公司的研究表明，表现最好的超自动化团队专注于三个关键优先事变：提高事情质量、加快业务流程和增强决策敏捷性。

数据编织

数据编织也是加特纳公司发布的2022年值得关注的顶级技能趋势之一。

数据编织是下一代数据管理，它集成了数据仓库、数据湖、湖仓一体、数据集市等多个数据源的数据。
数据湖指各种格式原始数据的存储库。
湖仓一体是数据管理领域中的一种新架构范例，结合了数据仓库和数据湖的最佳特性。
数据剖析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据管理带来更多的便利性。
而数据集市指知足特定部门或者用户的需求，按照多维办法进行存储，天生面向决策剖析需求的数据立方体。

数据编织不仅能更持久地保存数据，还能利用人工智能实现数据确当场、自助剖析、分类和管理。
作为一种跨平台和业务用户的灵巧、弹性数据整合办法，数据编织能够简化企业机构的数据整合根本举动步伐，并创建一个可扩展架构，以此来减少大多数数据和剖析团队因整合难度上升而涌现的问题。

可阐明人工智能

“深度思维”公司最近发布了名为“地鼠”的新的超大型措辞模型。
“地鼠”可运行2800亿个参数，超越了OpenAI公司此前发布的能运行1750亿个参数的GPT-3，但逊于英伟达-微软公司发布的能运行5300亿参数的“威震天-图灵”。
研究结果证明，“威震天-图灵”在一系列自然措辞任务，包括文本预测、阅读理解、知识推理、自然措辞推理、词义消歧中都得到了前所未有的准确率。

然而，人工智能在战胜偏见、保护隐私和获取信任方面存在寻衅，这导致了可阐明人工智能（XAI）的兴起。
XAI是人工智能的一个新兴分支，用于阐明人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑。
XAI可以改进AI模型的性能，由于XAI的阐明有助于找到数据和特色行为中的问题，它也可以供应更好的决策支配，由于其阐明为中间人供应了额外的信息，使其可以明智而果断地行动等。
（ 刘霞）

来源：科技日报