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另一大挑战是关于数据安全问题,特别是在一些引人注目的健康数据*之后。有资料显示,2014年有43%的医疗记录数据被盗,医疗部门见证了自2010年以来大增率的数据*(远远超过了企业或****部门)。舒尔特把数据安全比作“筹码”,足以说明安全问题的重要性。“为了每个新合同,我们必须证明我们系统的安全性。”

而早期的成功又导致了更多的创业活动发生,并获得了更多的 VC 资助,从而带动了大数据的起势。

  快速发展了几年之后, 现在我们面临的是更加广阔、但也更加棘手的机遇:让中等规模到跨国公司级别的更大一批企业采用大数据技术。 这些公司跟 “数字原生” 公司不一样的是,他们没有从零开始的有利条件。



不过反过来,AI 现在也在帮助大数据实现后者的承诺。分析对 AI/ 机器学习越来越多的关注也符合大数据下一步演进的趋势: 现在数据我都有了,但究竟从中能得到什么样的洞察呢? 当然,这件事情可以让数据科学家来解决,从一开始他们的角色就是实现机器学习,否则的话就得想出模型来发现数据的意义。


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