解读:想了解一下数据采集团队都是怎么采集数据的？

　　解读:想了解一下数据采集团队都是怎么采集数据的？

　　数据采集

团队是用专业工具采集

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　　云扩展RPA平台的六大优势

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　　高效的流程编辑体验：云扩展RPA编辑器采用直观高效的图形界面，通过简单的拖拽即可设计复杂的流程，学习成本低。设计的流程以流程图的形式呈现，所有步骤一目了然，易于企业内部沟通和维护。该编辑器内置了数百个自动化和 AI 组件，与其他软件深度集成，开箱即用，无需额外编程。企业级RPA

　　平台：云扩展RPA与Windows操作系统深度集成，利用系统的原生驱动，为企业提供精准可靠的自动化技术。云扩展控制台提供强大的机器人和流程管理功能，动态执行任务分配，支持定时调度，提高机器人利用率，扩大您的投资回报。

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　　生态：云扩展RPA平台具有无与伦比的开放性和可扩展性。通过丰富的元器件市场和流程市场，用户可以通过简单的拖拽将生态系统中强大的自动化能力和AI能力嵌入到流程中，满足各行业的需求。

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　　领先的人工智能：云扩展的RPA平台提供大量内置AI技能，实现更多业务场景的自动化。我们已经为AI组件建立了一个开放的市场，新的AI技能不断被添加到市场上。您可以使用现成的 AI 组件，也可以从市场上获取它们，或者集成特定于企业的 AI 技能。

　　灵活的部署模式：不仅支持企业级私有部署，还支持简单便捷的公有云服务，为不同企业的运维需求提供全面支持。同时，具有灵活的计费模式，包括包年支付和按量付费，满足不同场景的需求。

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　　解决方案:深度解读：Gartner预测2020数据和分析技术的十大趋势

　　作者丨石秀峰

　　文章共5724字，建议阅读15分钟

　　2019 年 11 月 5 日，Gartner 发布预测称，以下数据和分析技术趋势在未来三到五年内具有巨大的影响潜力。

　　趋势 1：增强分析

　　增强分析会自动发现并显示最重要的数据洞察或业务变化，以优化决策制定。它比手动方法需要更少的时间。增强分析使所有业务角色都可以获得洞察力。它减少了对分析、数据科学和机器学习专家进行数据分析的依赖，提高了整个组织的数据素养。到 2020 年，增强分析将成为新购买分析和商业智能以及数据科学和机器学习平台的主要驱动力。

　　【解读分析】

　　上网查了一下，原来“增强分析”的概念早在2017年就由Gartner提出，被誉为数据和分析市场的下一波颠覆性技术浪潮，也是数据分析的未来。简而言之，就是用人工智能技术（AI）赋能商业智能（BI）。更简单的理解是将机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和数据挖掘等技术应用到数据分析过程中。让数据分析更加自动化和智能化。例如：在数据采集和处理方面，利用NLP对非结构化、半结构化数据进行文本识别和语言识别，自动转化为结构化数据；利用机器学习技术将其应用于数据建模、数据处理、数据质量等环节，实现数据自动清洗和处理，减少人为干预。例如，利用机器学习和人工智能技术，在大数据环境下“加固”传统数据分析模型（如杜邦），形成更智能、更可靠的适合企业的数据分析模型，让商业智能更加智能。

　　趋势 2 增强的数据管理

　　随着技术供不应求和数据呈指数级增长，组织需要自动化数据管理任务。供应商正在添加机器学习和人工智能 (AI) 功能，使数据管理流程能够自行配置和调整，以便高技能的技术人员可以专注于更高价值的任务。这种趋势正在影响所有企业数据管理类别，包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成和数据库。Gartner 预测，到 2022 年，通过增加机器学习和自动化服务水平管理，手动数据管理任务将减少 45%。

　　【解读分析】

　　关于加强数据管理的观点，笔者在之前的一篇文章中提到过，可以说与笔者的观点不谋而合。其中提到将大数据、云计算、人工智能、机器学习、区块链、微服务等新技术应用于主数据管理，实现*敏*感*词*数据管理：①广义连接——人、财、对象、设备和系统的端到端连接；②社会化融合——企业小数据与社会大数据融合；③虚拟化模拟——真实世界实体数据在信息世界中的真实模拟；④智能管理与应用——基于机器学习的数据质量问题自动发现与处理。当然，强化管理不仅仅针对主数据管理，还将改变数据治理和管理领域，如数据质量管理、数据安全管理、元数据管理等。在元数据管理方面，利用自然语言处理、语义分析等技术，自动识别和提取非结构化数据，建立非结构化数据业务词汇表；在数据质量和数据安全管理方面，利用深度学习、知识图谱、语义分析等技术自动实现数据分类，自动识别和处理数据质量问题、数据安全问题等。在元数据管理方面，利用自然语言处理、语义分析等技术，自动识别和提取非结构化数据，建立非结构化数据业务词汇表；在数据质量和数据安全管理方面，利用深度学习、知识图谱、语义分析等技术自动实现数据分类，自动识别和处理数据质量问题、数据安全问题等。在元数据管理方面，利用自然语言处理、语义分析等技术，自动识别和提取非结构化数据，建立非结构化数据业务词汇表；在数据质量和数据安全管理方面，利用深度学习、知识图谱、语义分析等技术自动实现数据分类，自动识别和处理数据质量问题、数据安全问题等。

　　趋势三 NLP 和会话分析

　　就像谷歌这样的搜索界面让普通消费者可以访问互联网一样，NLP 为商务人士提供了一种更简单的方式来询问有关数据的问题并从中获得对洞察力的文本解释。会话分析通过允许用户口头而不是通过文本提问和回答问题，使 NLP 的概念更进一步。Gartner 预测，到 2021 年，NLP 和对话分析将使分析和商业智能的使用率从 35% 的员工增加到 50% 以上，包括新的用户类别，甚至是前台员工。

　　【解读分析】

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　　这很有趣。传统上，数据分析主要由数据分析师完成。通常需要业务理解、数据建模、数据准备、数据预处理、数据分析等过程，可以说是比较复杂的。未来自然语言处理和会话分析数据管理的应用，可以让业务人员甚至公司前台做数据分析，通过对话快速找到决策依据。假设一个场景：公司的销售人员想知道未来哪种产品卖得好，只要对系统机器人说“产品销售预测”，系统就会回复“好的，请稍等”，然后进行数据自动查询、计算、可视化渲染，身份验证，最后将分析后的数据图表推送给用户，并自动语音播放数据分析结果；而业务员想了解公司的整体经营情况，他可以对系统说“公司业务公告”。此时系统仍会回复，“好的，请稍等”，然后进行自动数据查询、计算、可视化渲染、身份验证……，然后语音提示：“抱歉，您的权限不足” ...

　　趋势四图分析

　　业务用户在结构化和非结构化数据中提出越来越复杂的问题，通常会混合来自多个应用程序的数据和越来越多的*敏*感*词*从欺诈检测、交通路线优化和社交网络分析到基因组研究。Gartner 预测，在未来几年内，图形处理和图形数据库的应用将以每年 100% 的速度增长，以加速数据准备并使更复杂和适应性更强的数据科学成为可能。

　　【解读分析】

　　图分析是利用数学模型结合图像处理技术，对底层特征和上层结构进行分析，从而提取具有一定智能的信息。图数据库是一种 NoSQL 数据库，通常用于存储实体之间的关系信息。在当今时代，增长最大的数据无疑是图片和视频。别说工业领域了，就拿我们来说吧。抖音、快手等短视频网站每天的数据增长非常恐怖，而这些海量的视频和图片数据也蕴含着巨大的价值，利用好将产生无限的经济和社会价值。图像处理（如人脸识别）、关键特征数据、NLP等技术将图的结构引入模型训练，构建人与物的知识图谱和关系模型，将在金融风控、医疗健康、公共安全、智能交通等领域具有广泛的应用空间，具有无限的潜在价值。图分析、图处理、图数据库等技术的*敏*感*词*商业化应用确实值得期待！

　　趋势 5 商业化人工智能和机器学习

　　开源平台目前主导着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，并已成为算法和开发环境创新的主要来源。商业供应商落后了，但现在提供连接到开源生态系统的连接器。它们还提供扩展 AI 和 ML 所需的企业级功能，例如项目和模型管理、重用、透明度和集成，这些是当前开源平台所缺乏的功能。Gartner 预测，到 2022 年，75% 的利用 AI 和 ML 技术的新终端用户解决方案将使用商业解决方案而非开源平台构建。

　　【解读分析】

　　对于AI和ML，是商业化还是开源？可以这么说：到 2022 年，75% 使用 AI 和 ML 技术的新终端用户解决方案将使用商业解决方案而非开源平台构建。我相信这个！但是，这75%的商业解决方案中至少有80%可能是基于开源平台封装的，哈哈！

　　趋势六数据结构

　　从分析投资中获得价值取决于拥有敏捷、值得信赖的数据结构。数据结构通常是定制设计的，通过精心计划的数据集成方法的组合提供可重用的数据服务、管道、语义层或 API。数据结构支持在分布式数据环境中访问和共享数据。它支持单一且一致的数据管理框架，允许无缝数据访问和处理设计，否则孤立的商店。Gartner 预测，到 2022 年，定制数据结构设计将主要部署为静态基础设施，迫使组织投入新一波成本，以完全重新设计更动态的数据网格方法。

　　【解读分析】

　　老实说，我以前听说过“数据网格”这个词，但只是听说过。什么是数据网格，一个新概念？新技术？还是新工具？维基百科给出了这样的定义：“网格数据是指定义在网格上的数据。可以利用一些数学模型对散点数据进行网格化处理，得到网格数据，再由计算机对网格进行处理得到数据。” 在网格数据中，将数据分析范围划分为大小均匀的网格矩阵，存储的信息可以是点、线、面实体，也可以是指向单元相关属性的指针，网格越小，精度越高，但存储容量越大。由于网格是规则排列的，在网格的存储地址中可以隐含实体的坐标位置。网格数据便于数据处理，区域综合分析评价。与矢量数据相比，它的软件设计更简单，但缺点是数据存储容量大，特别是对于稀疏的空间数据，浪费了很多存储单元。适用于数字地形模型、遥感影像等信息的存储。

　　看了数据网格的优缺点后，个人认为这项技术可能会在特定的业务领域（比如地理信息分析、气象信息分析）有深度应用，但不太可能广泛应用于企业数据分析。首先，大部分企业的数据分析还是基于结构化数据，这不是数据网格的存储优势。其次，在数据网格中存储数据会消耗大量的存储资源。虽然现在存储资源比较便宜，但是也不是没有成本的。考虑到投资回报率，很多企业应该更加谨慎。第三，数据网格是一种重数据存储结构和轻数据分析结构技术，数据分析仍然依赖于数据模型。目前的数据结构设计主要是基于定制。未来技术的发展可能以人工定制的静态数据模型为主，辅以AI和ML驱动的动态数据建模。这两种结构混合并共存 结构设计模式。

　　趋势七 可解释的人工智能

　　可解释的人工智能提高了人工智能解决方案和结果的透明度和可信度，降低了监管和声誉风险。可解释的 AI 是一组描述模型、突出其优势和劣势、预测其可能行为并识别任何潜在偏见的能力。如果没有可接受的解释，自动生成的见解或 AI 的“黑匣子”方法可能会引起对监管、声誉、问责制和模型偏差的担忧。Gartner 预测，到 2023 年，超过 75% 的大型组织将聘请 AI 行为取证、隐私和客户信任专家来降低品牌和声誉风险。

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　　【解读分析】

　　传统的数据分析主要关注数据模型。了解业务和数据后，选择模型，然后进行数据准备、调参、分析得到结果。这个过程是透明的，可以解释。在人工智能领域，目前大多数深度学习算法都是“黑匣子”，只知道根据输入数据推导出结果，过程无法总结和理解。由于人工智能的“黑匣子”问题，人们对人工智能和机器人都有一些顾虑。现在还有一些研究机构正在研究人工智能的自我解释模型。据新闻报道，来自加州大学伯克利分校、阿姆斯特丹大学的研究人员，和 Facebook AI Research 团队创建了一个 AI 自我解释模型，让 AI 在回答问题时指出与问题对应的证据。在回答相关图像问题时，它可以提供其决策的自然语言原因，并指向显示证据的图像。随着科技的进步，AI“黑匣子”正逐渐变得透明。这是趋势，但离商业应用可能还有很长的路要走。

　　趋势八持续智能

　　持续智能是一种设计模式，其中将实时分析集成到业务运营中，处理当前和历史数据以指定响应事件的操作。它提供决策自动化或决策支持。持续智能利用增强分析、事件流处理、优化、业务规则管理和 ML 等技术。长期以来，组织一直在寻求实时智能和用于执行相关任务的系统。现在，得益于云计算、流数据软件的进步以及物联网 (IoT) 传感器数据的增长，更广泛范围内的持续智能变得切实可行。Gartner 预测，到 2022 年，

　　【解读分析】

　　Gartner将持续智能定义为一种模式，其核心是将实时数据分析融入到传统的历史数据分析中，从而实现分析结果的持续输出，以支持自动化决策。持续智能的重点是持续的。在我们传统的数据分析中，比如数据仓库、数据分析、BI、数据报表等，也可以实现统计、分析、预测、洞察等智能化应用，但是无法实现持续的、动态的、智能的决策基础 。传统的数据分析多是基于对历史数据的分析，数据的产生是人为干预产生的，数据的输入也是人为预设的。对于持续智能，处理的数据是实时的，其中大部分是由系统和物联网 (IoT) 生成的。然后通过实时数据采集、流式数据处理、机器学习训练，将实时数据与历史数据进行处理、联网和融合。从而实现实时动态的数据分析。随着物联网 (IoT) 传感器数据的增长、实时流数据处理和分析的进步，持续智能变得切实可行。

　　趋势九区块链

　　区块链技术解决了数据和分析方面的两个挑战。首先，区块链为资产和交易提供沿袭信息。其次，它为复杂的参与者网络提供了透明度。但是，区块链并不是独立的数据存储，它的数据管理功能有限。基于区块链的系统不能用作记录系统，这意味着涉及数据、应用程序和业务流程的巨大集成工作。事实上，该技术的可扩展性尚未成熟到加密货币以外用例的实际生产水平。

　　【解读分析】

　　从以上文字可以看出，Gartner对区块链技术在数据分析中的应用持谨慎、保守或模棱两可的态度。一方面，Gartner认为，区块链技术为数据分析建立可信环境，提供数据产生和变化的全链条谱系信息，能够有效保护个人隐私，防止数据分析和管理中的核心数据泄露。另一方面，Gartner认为，区块链技术将涉及大量数据、应用和流程的整合，整合成本巨大。除了“加密货币”，其他业务应用场景在应用方向上还不成熟。

　　在此，我想谈谈我的一些看法。正如我们所看到的，区块链是近年来中央政府持续支持的少数新技术之一。从2016年国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》到2020年的中央一号文件，都明确指出要加快和加强区块链技术在各行业的应用。2017年至2018年，国务院发布的指导意见中，有6个文件提到要明确发展和利用区块链技术。2019年，中央各部委如火如荼地出台区块链相关政策。在国家政策背书的大背景下，与区块链相关的科技股在2019年也迎来了一波又一波的快速增长。在行业技术应用场景方面，腾讯、蚂蚁金服、百度、京东等互联网行业巨头纷纷加入区块链技术研究和研发的行列。实际应用场景，并成功应用于金融、医疗、法务、物流、社会等领域。在公益等场景。相信随着区块链相关技术标准和安全标准的进一步完善，区块链将在数据管理和数据分析方面发挥更大的价值和作用。和京东加入了区块链技术研究和实际应用场景的行列，并成功应用于金融、医疗、法务、物流、社会等领域。在公益等场景。相信随着区块链相关技术标准和安全标准的进一步完善，区块链将在数据管理和数据分析方面发挥更大的价值和作用。和京东加入了区块链技术研究和实际应用场景的行列，并成功应用于金融、医疗、法务、物流、社会等领域。在公益等场景。相信随着区块链相关技术标准和安全标准的进一步完善，区块链将在数据管理和数据分析方面发挥更大的价值和作用。

　　趋势十大持久内存服务

　　大多数数据库管理系统 (DBMS) 使用内存数据库结构，但随着数据量的快速增长，内存大小可能会受到限制。新的服务器工作负载不仅需要更快的处理器性能，还需要大量内存和更快的存储。新的持久内存（Persistent Memory）技术将有助于降低采用支持内存计算（IMC）架构的成本和复杂性。持久内存是介于 DRAM 和 NAND 闪存之间的新内存层，可为高性能工作负载提供具有成本效益的大容量内存。它有可能在控制成本的同时提高应用程序性能、可用​​性、启动时间、集群方法和安全实践。它还将通过减少对数据复制的需求来帮助组织降低应用程序和数据架构的复杂性。持久内存最大的特点是它的非易失性，即可以避免传统DBMS掉电后数据丢失的问题。但是，这种新型的存储方式需要编程领域的配合才能充分发挥其性能。最终是否会波及到整个计算机行业，很快就会揭晓。

　　【解读分析】

　　Gartner 认为，持久内存将改变数据库、消息队列和日志的持久化模式。不仅提高了读写数据的速度，而且即使在数据库系统掉电的情况下也能防止数据丢失。但是，由于笔者对硬件层面的技术和知识知之甚少，那么持久内存服务究竟是一种数据存储软件技术，还是一种新型的数据存储硬件资源？在网上查了很多资料，还是没弄明白。如果有人对此很熟悉，请不吝赐教！