在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP
扫描二维码
关注博学谷微信公众号
云计算和人工智能的两大误区是什么？云计算和人工智能两大误区：云支出正在使数据中心支出大打折扣;人工智能过度炒作在很大程度上使企业购买者失败。过早采用人工智能可能会很有趣，但同时存在着诸多问题。
云计算和人工智能误区一：企业的数据中心注定不复存在
到2025年将有80%的企业关闭其数据中心。但是专业人士给出了他的思考的一些的理由：“随着互连服务、云计算提供商、物联网、边缘服务和SaaS产品的不断增加，留在传统数据中心拓扑结构中的原理将有优势有限。”
业务需要灵活性，但IT需要控制。按企业的条件使用IT。数据引力，尽管这种引力作用了一段时间，但现在产生了相反的效果：越来越多的数据诞生于云中，并且将会在那里存储、处理和分析。
在云计算增长的同时，数据中心支出并未下降。尽管有预测说云计算将迅速取代数据中心，但这还是可以做到的。大多数人认为，在云计算上花费1美元，将是在传统数据中心上花费的1美元。事实并非如此。”
云计算和人工智能误区误区二：人工智能让企业失败
高管们在人工智能方面做大做强的雄心超出了企业的交付能力：“如果没有基础技术的需求，这些项目注定会失败。需要管理人员来引导每个人进行变更，但有时似乎只是为了变更。”问题不是因为“人工智能失败”，而是因为人们没有适当地为自己准备什么期望人工智能如何做。
进入这个行业的数据科学家们准备不足，但被过度炒作，他们已经准备好了去寻找成功之路。不幸的是，他们可能试图用错误的技术来解决错误的问题，她指出：“现实情况是，‘数据科学’从来没有像现在这样重视机器学习，而是重视数据的清理、成型和移动。”
人工智能可能比想像的更基本。它还可能由于与该技术无关的原因而失败。也许，也许这根本不是失败。至少没有其他IT项目如此。与其他任何IT项目相比，人工智能项目失败的可能性不会或多或少。
项目很少会失败，因为技术无法实现预期的目标。项目失败是因为买方希望技术无法交付的东西，或者组织在实施方面大失所望。人工智能项目与企业资源计划(ERP)项目或任何其他IT项目相同。它们根据组织的项目管理流程而成功或失败。
我们要对云计算和人工智能两个误区有清晰的认识，云计算和人工智能的发展必定会带我们进入一个全新的时代。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升，担心学不会？根据个人情况规划学习路线，闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导，在线答疑解惑，指导就业！
上一篇：
数据中台对企业有哪些意义和作用？
下一篇：
数据能力如何体现数据价值？
相关推荐 更多
经典数据分析应用介绍
大数据时代的到来，促使互联网更加高速的发展。也为互联网创造了更多的岗位。我们耳熟能详的就是大数据在电商平台、搜索平台的应用，通过大数据分析，为我们提供了更加便利的服务。那还有哪些景点的数据分析应用案例呢？
9660
2019-07-01 19:04:24
学大数据技术必须了解的大数据经典应用案例
我们已经进入了数据化的时代，大数据开发技术、数据分析已经成为目前企业最核心的关注点。数据为企业提供了更加可靠的支撑，对于优化产业结构、提升生产效率有非常明显的作用。在企业纷纷布局大数据业务的同时，大数据相关人才缺口逐渐扩大。目前国内大数据相关从业人员已经超过20万，作为大数据从业人员，必须了解一些大数据相关的经典应用案例。
8223
2019-08-22 18:03:14
数据分析师获取数据的方式有哪些？
数据分析师工作的第一步就是获取数据，也就是数据采集。获取数据的方式有很多，本文将着重介绍一下数据分析中的数据来源。一般来讲，数据来源主要分为两大类，企业外部来源和内部来源。其中外部来源包括外部购买、网络爬取、免费开源数据等，内部数据来源包括销售数据、考勤数据、财务数据等。
10243
2020-08-07 18:19:53
如何解决HBase海量数据高效入仓的问题？
如何解决HBase海量数据高效入仓的问题？数据仓库的数据来源于各方业务系统，高效准确的将业务系统的数据同步到数仓是数仓建设的根本。部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。
5931
2022-03-10 13:46:02
开发人员该选择什么大数据工具提高工作效率？
开发人员该选择什么大数据工具提高工作效率？海量数据使得数据分析工作变得繁重困难，开发人员选择合适的大数据工具来开发大数据系统成为新的挑战。因此开发人员要根据不同的数据处理方式对大数据工具进行分类。
5083
2022-04-14 13:56:44
