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在2020年将看到越来越多的组织利用对象存储从非结构化数据创建结构化/标记数据，从而允许使用元数据来理解人工智能和机器工作负载生成数据。当数据变得足够大时，就会施加类似引力的力，使其难以移动，同时还可以吸引更多数据。
一、企业利用现有技术更好的利用已有数据
企业创建新的数据池，开发更好的技术来理解研究结果，将看到人工智能前所未有的真正价值。目前，企业使用的内部数据不到所有数据的20%，但通过新的人工智能功能，剩下的80%未开发的数据将是可用的，并且更容易理解。先前无法解决的问题将有显着的改善，有助于推动行业和社会的巨大变革。
二、不再需要大量的大数据集
将不再需要大量的大数据集来训练人工智能算法。在以往，数据科学家需要大量数据对人工智能模型进行准确的推断。人工智能的进步使我们能够以更少的数据获得类似的结果。
三、内存技术的采用率升高
到2020年，随着数字转型推动企业大规模进行实时数据分析和决策，内存技术的采用将继续飙升。现在必须将实时数据流中的异常读数与数据池中存储的特定引擎的历史数据进行比较。目前，唯一经济有效的方法是使用内存中的数据集成中心，它基于一个内存计算平台，比如集成了ApacheSpark、Apache Kafka，而像Hadoop这样的DataLake存储……随着数据集成中心在企业中的不断扩展，2020年有望成为采用内存计算的关键一年。
四、大数据前景会更好
到2020年，人类产生的数据量将达到惊人的44ZB。大数据的前景绝不仅仅来自于拥有更多的数据以及更多的数据来源，而是通过开发分析模型来更好地洞察这些数据。所有的工作都是为了推进分析、人工智能和建模语言的工作
由于公共云已经完全改变了软件交付和货币化的方式，专业人士预测到2020年，开放式采购新的破坏性数据技术的时间将结束。现有的开源软件将继续运转，但建设者或用户没有动力选择开源而不是开放服务来提供新的数据产品。具有讽刺意味的是，易用性推动了开源浪潮，并易于采用开放服务，这将导致开放源代码消亡，尤其是在数据管理等领域。像过去十年是开放源代码基础设施的时代一样，未来十年属于云中的开放服务。
由于大数据人工智能的崛起未来将会需要更多的大数据人工智能开发人才，如果想转行学习一门比较有前景的技术，建议选择博学谷学习大数据开发，选择一个发展好的行业。
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