数据繁荣

数据繁荣

工业物联网（IIoT）设备的广泛采用，使高质量、可行动数据的可获得性激增，进而推动了预测分析的进一步发展。预测分析在21世纪初主要被金融和保险行业用作统计建模工具，如今已发展成为一种主流实践。过去十年，随着大数据和机器学习的兴起，企业可获得的数据量激增，这意味着系统和工具必须变得更加智能，才能利用这些数据获取关键洞察。云计算、物联网、分布式计算以及开源生态系统的发展等多种力量汇聚在一起，共同创造了一个环境，使世界获得的数据之多，甚至超出了人们知道如何使用的范围。科技公司加大投入，开发更新、更智能的算法和工具，以利用这些数据。

2010年代后期，基于人工智能的工具不断发展，人工智能被整合进这些分析系统，极大提升了这些预测系统的效能和准确性。神经网络的发展推动了自然语言处理（NLP）和图像识别软件等工具的演进，为分析开辟了全新的领域。企业现在可以解析不同格式、不同平台上的数据，并仍然从中获得洞察。此前，这些数据必须采用特定格式，企业才能对其进行分类和分析。自然语言处理使从报纸文章、社交媒体帖子甚至图像等非结构化数据来源中提取洞察成为可能，而这些是早期分析系统无法利用的。它使企业能够利用关于消费者在谈论什么、感受如何的庞大信息来源，这些信息不仅涉及公司或产品，也涉及其他事项，从而帮助企业调整品牌信息和传播方式，使其对目标受众更具吸引力。

企业也开始尝试使用聊天机器人，因为消费者使用对话式语言与其互动更加容易。

在企业端，预测分析和规范分析成为更大范围企业职能的一部分，促进了部门之间更好的协作和洞察。金融公司和银行开始使用分析技术来分析交易模式，并据此创建欺诈检测系统；零售商则利用它改进需求预测和库存管理。基础设施企业如今可以使用设备运行数据来预测设备故障，从而推动了电网和其他大型基础设施资源的预测性维护的出现。

这种规模的增长也带来了一整套全新的挑战。世界各地的消费者群体和政府开始意识到，不受限制地访问个人数据可能带来的风险。人们还担心数据操纵以及利用生成的数据影响结果，这往往会带来严重后果。这些是数据隐私法规的早期阶段，由欧洲的立法者率先推动。关于需要建立严格安全框架来规范企业收集和使用个人数据的讨论日益增强。到2016年，欧洲已经建立起一个清晰的结构，最终形成了《通用数据保护条例》（GDPR）。多年来，它已成为其他多个希望采用数据安全框架的国家的基础模式。

随着合规和数据安全问题成为焦点，使用这些工具的科技公司和企业都加大了改进网络安全框架的力度，并承诺提升数据安全。围绕人工智能模型中偏见和伦理作用的讨论也进入了主流视野。

2020年代初，世界正努力应对新冠疫情，这场疫情使2020年和2021年大部分时间里的正常生活几乎陷入停滞。然而，这也转化为对各类技术需求的急剧上升，因为从工作场所到教育、购物和社交，一切都转到了线上。

信息技术公司加大投入，寻找更新、更高效的方式，让人们在线上生活。Microsoft Teams和Zoom等协作工具迎来爆发式增长，同时企业也试图找到高效的方式，远程管理人员以及基础设施资源。人工智能投资增加，基于人工智能的应用开始在越来越多的类别中得到使用。对营销人员而言，这意味着有机会为每一位特定客户提供高度个性化的体验和推荐，往往会带来销售和需求的提升。

与此同时，物联网和边缘计算的进步也推动了OpenAI的GPT或ChatGPT以及Google的Gemini等平台走向主流。可获得的高质量数据洞察在疫情期间发挥了巨大作用，加快了疫苗研发过程，绘制疾病传播图谱，建模疾病暴发，并预测未来疾病高发区域。它还帮助识别高风险个体的标志物，有助于优先安排其护理，并优化紧张医疗资源的使用。此后，基于人工智能的建模也已应用于其他多个领域，如供应链管理和物流，帮助企业更高效地规划和追踪其供应链。