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    大数据预言未来177漫画业前景

    作者:  来源:航旅IT圈  日期:2016/4/12 

     

     

    现在已经没有人会否认大数据给商业世界带来了一场风暴,这场风暴也将席卷航空177漫画业,最主要的原因是这个行业的发展方向将是:为旅行者个性化的旅行服务。航旅IT圈根据大数据领域中前沿的研究机构和专家的见解,结合我们对航空177漫画业的理解,为大家做了15点未来大数据发展预测。

     

    1、数据量将持续增长。

    航旅行业将持续不断地产生出越来越多的数据。直接的原因有两个方面:一是旅行者的数量正在不断增长;二是手持移动设备、接入互联网的设备(不论是企业端还是旅行者端)都在迅猛增长。

     

    2、分析数据的方法得以提高。

    尽管SQL仍然是一个标准,但象Spark这样的技术正在作为有力的补充工具,使得分析数据的方法不断丰富和提高。我们观察到,一些技术领先的航空177漫画企业已经开始使用Spark技术。

     

    3、将出现更多的可视化分析工具。

    未来将出现更多的可视化分析工具,以及自动化创建数据视图的工具。这个趋势值得一些不打算发展IT能力的航空公司和旅行企业关注。

     

    4、规定性分析方法将被构建在商业化分析软件中。

    规定性分析方法是指侧重于观察、总结数据中的标准的数据分析方法到2020年至少超过一半的商业分析软件将包含这种功能。

     

    5、能对实时数据流进行分析并获得洞见将是数据时代赢家的一个标志。

    用户将要求能够使用实时产生的数据进行实时分析并做出决策,一些新兴的企业已经在实时数据应用的环境中进行运营,一些老牌的企业也在朝这个方向努力。实际上,要打造个性化的旅行体验就必须在实时数据的环境下进行决策和运营。

     

    6、机器学习是2016年最重要的战略趋势。

    机器学习的能力将是下一步数据准备和预测性数据分析中关键的一个要素。虽然这是一个重要趋势,但是在真正应用中还有很多挑战,对于航空177漫画企业而言,这显然是一门新课题。

     

    7、大数据应用在隐私权方面将面临巨大挑战。

    关于旅行者的信息隐私权的问题只会越来越突出。目前欧盟就已经发布了新的隐私条例,企业将被要求详细地披露他们的隐私控制方法和流程。

     

    8、越来越多的企业将开始设置CDO(首席数据官)。

    很多企业由于数据应用的需要以及带来的困难而设置CDO,但是这将只是短期行为。在未来,当数据开始融入企业的整体运营之后,企业对CDO的需求将降低。

     

    9、自动化应用仍将是一个很重要的趋势。

    包括机器人、自动驾驶汽车、虚拟化个人助理以及智能建议者将是未来重要的发展趋势。很多旅行科技公司正在研制私人旅行助理方面的应用,这类应用通过大量的数据,可以给旅行者提供从机票、酒店到餐食等全方位的信息服务。

     

    10、大数据方面的人才将更加稀缺。

    包括分析师、科学家,也包括架构师和数据管理专家等等,这方面的人才将继续出现稀缺现象。一方面从事科技的人员可以考虑往这方面发展,另一方面也表明未来航空公司、177漫画公司等这些企业将在这方面付出较大的人力资源成本。

     

    11、“数据即服务”的商业模式正在出现。

    在IBM收购天气频道开始,越来越多的数据处理和数据分析企业正在通过“数据即服务”的模式进行数据资产的变现。

     

    12、算法市场将吃香。

    企业将发现他们在市场上可以买到他们需要的“算法”,这比起他们自己研究要经济得多。现在正在提供算法服务的企业,目前,很多航空公司正在寻求更先进的收益管理预测、航班计划编制、运行资源编制方面的优化算法。

     

    13、认知技术将成为一个新的时髦词汇。

    对于很多企业而言,认知计算和数据分析将变得很近似。

     

    14、“任何企业都是数据公司”,这个说法将开始流行。

    越来越多的公司都将从他们自己所拥有的数据中发现新的商业价值,并从中赚到钱。在航旅行业的企业中,经常有人说他们的数据是一个宝藏,只是还没有能力去挖掘出来而已。

     

    15、“快数据”和“可执行数据”将取代“大数据”。

     “大”并不是一个必须的东西,而大多数的企业也并不是只用他们所能获取的数据的一小部分。相反,这些专家的观点认为企业应该专注于提出正确的问题并利用他们所拥有的数据,甭管这数据大还是不大。177漫画规划

     

    以上这15点预测是否会变成现实,只有通过时间来检验了。对于航空和177漫画行业的企业来说,预见趋势不是坏事,不仅能够早做布局和储备,也能够对现在的大数据的一些理解误区进行修正。

     

     

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