多年来，我们一直在追踪业务中数据的应用变化。每年，数据的重要性不断增加，并逐渐成为成功企业的核心驱动力。我们见证了企业如何更加智慧地对待数据，利用数据来推动增长或降低成本。那么，既然我们已经进入了数据时代，接下来又会发生什么呢？

以下是我对2019年业务技术的预测：

1. 机器学习持续成熟，Python成为主导语言

   机器学习在过去几年中备受关注，它在零售、金融、汽车等多个行业中产生了巨大影响。随着存储技术、处理能力、GPU优化以及开源算法的普及，机器学习技术有了显著提升。企业希望通过数据驱动的方式实现自动化决策，这推动了机器学习的发展。据德勤调查，超过半数的企业正在增加对机器学习的投资，因为这种技术不仅被视为一种成本，更是一种推动增长的机会。预计在2019年，各种数据科学语言将持续增长，但Python将逐渐成为机器学习的主要语言。基于Python的深度学习库如TensorFlow等将继续流行。

2. 以数据为中心的数据中心崛起

   数据驱动型业务已经成为常态，许多组织宣称自己是数据驱动的，并依赖数据做出决策。尽管GDPR等法规给数据分析带来了一些挑战，但这也为组织提供了深入了解其数据的机会，并有助于发现更加集成的数据战略。高质量的数据管理将成为企业运营的核心，工具将围绕数据构建，而不是围绕现有的数据孤岛构建。企业需要准确掌握所拥有的数据及其分布情况，以避免罚款和失去消费者信任。

3. 数据科学和商业智能的融合

   大型企业过去常常雇佣独立的团队来处理商业智能（如数据仓库、仪表板、报告等）和数据科学（如统计模型等）。然而，随着这两种技术的广泛应用，它们之间的界限正在模糊。预计在2019年，更多的领先企业将把数据科学和商业智能结合起来，以便更好地管理和分析数据。通过集成的数据存储库，数据科学家可以将统计模型应用于同一数据源，从而提供可视化工具，帮助高层管理人员更好地理解复杂的数据。

4. 商业智能工具向自助服务转型

   随着数据分析在组织中的广泛应用，商业智能仪表板正变得越来越普遍，为管理层提供关键业务指标的实时更新。未来的发展趋势是商业智能工具将变得更加自助化，所有员工都能快速获取与自己工作相关的重要信息。这得益于更高效、更直观的商业智能工具，它们建立在高性能的分析数据库之上，即使在高峰期也能保持稳定性能。

5. 数据技能需求持续高涨

   与数据相关的技能在过去几年中一直非常抢手，预计这种趋势在2019年仍将持续。例如，LinkedIn发布的技能报告显示，云计算、统计分析和数据挖掘是企业最需要的技能。这主要是因为组织正在努力实现数字化转型，而数据技能短缺仍然是一个重要问题。

6. 数据中心向超大规模数据中心演进，公共云市场形成三足鼎立局面

   除了机器学习之外，区块链技术也是近年来的热门话题。大量资金投入到应用这些技术的初创企业中。数据中心正逐步整合成巨大的超大规模云数据中心，这增加了将遗留系统迁移到云端的压力。预计到2021年，超大规模数据中心将占据主要市场份额。与此同时，亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云端平台将成为公共云市场的三大竞争者。

7. 分布式账本技术促进新创新

   区块链或分布式账本技术在2018年引起了广泛关注。预计在2019年，这项技术将通过实际应用取得更多进展，尤其是在价值转移和存储方面。例如，基于以太坊平台的代币化应用程序和分布式应用程序（dApps）正处于起步阶段，但具有巨大的潜力。

8. 容器化技术助力企业向混合云环境过渡

   对于企业而言，将大部分工作负载迁移到云上已经相对容易，但遗留系统在现代云环境中运行仍面临诸多挑战。容器化技术可以解决这些问题，因为它允许应用程序在一个独立的环境中运行，这些环境在操作系统级别进行了虚拟化。这将减少技术债务，加快应用程序的迁移速度。预计在2019年，容器化技术的应用将进一步扩大。

9. 服务化模式推动新型商业模式

   制造商正在采用一种名为服务化的新概念，即在销售产品的同时提供服务组件。这将促进更多创新企业和服务化模式的发展，从而产生大量数据。例如，网络巨头思科预计到2021年，全球数据总量将达到约850泽字节。服务化模式还使得企业可以通过物联网设备收集数据，从而优化运营效率。

10. 自然语言处理技术进入商业领域

    语音助手如亚马逊Echo、谷歌主页和苹果HomePod已经进入家庭市场。预计在2019年，它们也将进入特定的商业应用场景，如电子邮件、CRM系统和日程管理。这将简化流程并提高工作效率。