大数据已经存在了10年，但是能够提取商业价值的生产性大数据分析系统却非常缺乏。Wikibon Big Data&Analytics分析师乔治·吉尔伯特（George Gilbert）写道，问题在于多层面的复杂性，2017年行业将开始解决这些复杂性问题。尽管吉尔伯特并不认为所有的复杂性都会消失，但他预计领先的大数据供应商和公共云业务服务提供商将逐步为用户提供可定制的解决方案。他预测：公共云服务提供商将推动机器学习应用成为主流。机器学习最终将超越数据科学家，成为主流开发人员可以使用的工具。虽然战略性机器学习应用程序仍将是科学项目，但IBM、Accenture LLP和Palantir Technologies Inc.等领导者将挺身而出，为客户提供解决方案。具有数据反馈回路的实时机器学习模型将成为企业可持续差异化的源泉。吉尔伯特认为，IBM基于Watson开发的应用程序接口将成为市场的一个典范。他警告说，在许多情况下，共享数据特定用途的先行者将在特定利基市场获得不可逾越的领先优势。他举了一个例子，IBM收购了气象公司，该公司根据ipad上的实时数据为飞行员开发了一个空气湍流图。航空公司的先进技术使其在市场上的高渗透性几乎不可能实现。在全面的专业警觉中，吉尔伯特深入研究了他的每一个预测及其对企业的影响。WikibonPremium用户可以在这里阅读完整的分析。要成为维基的订户，请看这里。图片来源：聪明的齿轮！通过photopin（许可证）既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。