数据|有没有想过你的数据分析方法可能已经过时?( 二 ) 方案|编译器|Spark|组织|正在进

下一代数据管理解决方案将在利用这些技术进步中发挥重要作用，使所有的组织的数据能够及时地对所有合适的人进行分析。
5. 机器学习落到实处机器学习刚刚度过了炒作的高峰期，或者至少我们可以希望是如此。机器学习是不完美和无罪的致命组合。当机器学习出错的时候（通常也是不可避免的），我们不知道该去责怪谁。
这对于任何一种关键任务分析都是绝对不能容忍的。
因此，距离我们把人工智能训练成社会最聪明的人，吸收全部知识，仍是非常遥远的，远超过5年。
在此之前，我们很可能会看到机器学习专注于某些场景的应用。例如结构化数据集的黑盒预测分析；人类辅助技术可以让人们看到不同数据源之间的连接，纠正常见错误，发现异常现象。这些并不是科幻小说中所提到的超级大脑，但它们会让用户更容易找到问题，并帮助引导他们找到正确的答案。
虽然分析是一个巨大的市场，充斥着令人困惑的营销言论，但一些大的趋势也可以帮助企业决定在哪里进行投入。
【数据|有没有想过你的数据分析方法可能已经过时?】未来5年，这些大的趋势可能会影响到组织使用的工具，得到融资的数据分析型创业公司，以及我们在整个数据分析领域中看到的创新，从数据仓库到可视化分析前端。在需要弄清楚数据架构和技术堆栈应该是什么样子的时候，要根据自身实际情况，做出明智的决策。