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港媒文章《六大数据趋势刺激新加坡转型》

《台港澳文摘》2019年第4期  来源:《参考资料》2019.3.12   时间:2019/5/5   


 

    香港亚洲时报网站211日发表马库斯·洛的一篇文章,题为《六大数据趋势刺激新加坡转型》,全文如下

    新加坡外长维文·巴拉克里希南在新加坡政策研究院最近的一次会议上说:“提早掌握技术能积累和行使非凡的权力。因此,重大技术突破总是会引发革命性的经济转变,扰乱社会和政治,进而改变全球力量对比。我们发现我们正处在一个数字镀金时代。”他还说,新加坡已经成为赢家。

    新加坡财长王瑞杰绝非自鸣得意地透露,今年的国家预算将对新加坡的转型给予双倍的支持,刺激行业创新,为工人创造好的就业机会。随着新加坡劳动力迅速掌握数据技能来推动组织转型取得更大进展的重要性增强,以下是需要关注的六个趋势。

    趋势一:对数据道德的需求提高

    新加坡金融管理局(MAS)最近发布了一套原则,以促进在金融领域使用人工智能(AI)和数据分析的公平性、道德、问责和透明度(FEAT)。这些原则旨在加强数据管理和使用上的内部管理。随着像通用数据保护条例(GDPR)之类的数据监管规定出台和消费者对共享个人数据的意识增强,领导人正在评估他们组织内部合乎道德规范的数据做法的未来。在日常业务实践中围绕数据道德和隐私进行组织对话是至关重要的,这将通过引入道德规范和改变业务流程而显现出来。

    趋势二:自然语言处理使更多的工人更容易进行数据分析

    人工智能驱动的智能技术通过自动处理过程的各个阶段来降低采用数据分析的壁垒,使更多人更容易处理数据。

    自然语言处理(NLP)就是这样一种技术,它帮助计算机理解人类语言。这项技术将产生重大影响,预计到2024年仅亚太地区的NLP市场就将达到8.4529亿美元。例如,为了让更多人能够用NLP查看和理解数据,Tableau Software在全新发布的2019.1产品中把NLP加入一项名为“数据问答”(Ask Data)的性能。这将使用户只需输入一个问题,比如“我上个月的亚太地区销售情况如何?”,然后补充提问,比如“新加坡的情况如何?”人工智能的前景表明,机器将通过自动决策来提高人类的理解力。然而,随着对人工智能和机器学习的依赖变大,人类对模型驱动的建议的可信性产生了犹豫。这正在推动对透明度的需求以及可解释的人工智能——即理解透明视图并在机器学习模型中呈现透明视图的做法——的发展。企业领导人开始要求数据科学团队使用更容易解释并提供文档或者就模型如何构建提供审计线索的模型。

    趋势三:嵌入企业的数据文化

    查看分析结果与采用分析结果是不一样的,因此领导者应该估量人们如何利用商业情报平台对他们的企业产生影响。企业增加接触的一个途径是通过内部用户群体。例如,在摩根大通国际,卓越中心团队帮助数千名分析师在他们的商业智能平台上发展用户基础。这些用户随后成为专家,帮助将最佳做法社会化,并使其他用户围绕数据定义进行调整。其结果将是您的商业智能解决方案带来更多的影响和投资回报、更高效的劳动力和更有竞争力的组织。

    为了帮助这些员工在任何地点以任何方式处理他们的数据,更多的企业接受了诸如移动分析、嵌入式分析、仪表盘扩展和应用程序接口(API)等能力。嵌入式分析将数据和见解置于人们已经在工作的地方,这样他们就不需要前往另一个应用程序或共享服务器,而仪表板扩展则可以把其他系统的访问权直接引入仪表板。移动分析将数据直接交到这个领域的人手中。这些进步正在为新受众提供特定环境下所需的数据。

    趋势四:数据讲故事是21世纪扫盲的一个重要方面

    领英公司最近的报告把数据科学家列为亚太地区几个市场的五大新兴工作岗位之一。随着现代商业智能把数据交到更多工人的手中,以及预计当今的数据科学家既拥有先进的技术能力又拥有深厚的工业和商业知识,这一作用一直在发展。如今数据科学家不再移交他们的研究结果,而是参与到如何将结果应用于业务的工作中。

    领英的报告还指出,最重要的新兴角色都是需要软技能的技术岗位,比如设计和沟通以及技术技能。在数据方面尤其如此,因为如果你无法交流数据结果,你的分析就无法产生影响。这就是数据可视化的力量。眼下这是分析师能够传达分析步骤的一项至关重要的技能。这些步骤以一种可操作、易于理解的方式带来洞察力。这种方式也被定义为“数据讲故事”。随着企业创造一种分析文化,数据讲故事的定义也在变化。

    这就要求交流者和受众得出一个共同的结论,在做商业决定之前征求不同的观点,并扩大商业影响的潜力。

    趋势五:云加快从传统分析向现代分析的转变

    预计在2016年至2022年之间,亚太地区云计算的年复合增长率将达到28.4%。

    许多公司目前正在把数据转移到云端,因为这样做能降低总拥有成本,但提高灵活性和可伸缩性,而且更容易整合不同数据类型。随着这一转变,服务和应用程序的自然流动,比如分析转移到云端,将促使当今的商界领袖评估他们选择的商业智能平台是否支持这一转变,同时启动从传统分析到现代分析的转变。

    现代分析将从更多来源带来更大的数据多样性和复杂性。分析文化还将鼓励更多的劳动力利用数据来驱动决策,从而使数据的管理和治理比以往任何时候都更加重要。企业正转向数据监管,以弥合数据与实际应用之间的差距。最终,受到管理的数据监管将为整个分析渠道提供一个更坚实的基础,进而帮助用户从询问数据的问题转向询问业务的问题。

    趋势六:数据准备就绪放大社会利好

    最后,随着非政府组织和非营利组织意识到利用数据推动社会倡议的好处,2019年将目睹“良好数据”运动开始起飞。这将对这些组织和它们帮助的人产生真正的影响。例如,通过将可视化分析纳入捐赠者参与活动,全国志愿者和慈善中心得以在短短一年的时间里将线上捐款增加56%。

    凭借云计算的成本效益和灵活性,非政府组织和非盈利组织如今有能力在无需大笔预置型投资的情况下研发复杂的数据环境。这还导致数据联邦的产生——它们是为实现目标而形成的跨机构共享和协作平台。

    最后,尽管新加坡对5G网络等先进基础设施的投资将提升其作为数据中心的地位——通过光速高速公路实现数据经由全球各地的海底电缆和轨道卫星的流动——但同样重要的是该国利用这些海量数据,用模式识别、机器学习和自动化等前科技推动创新,以便为企业、政府机构和劳动力带来好处。

——摘自《参考资料》2019.3.12



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