在物聯(lián)網(wǎng)推動行業(yè)發(fā)展的大背景下，物聯(lián)網(wǎng)解決方幾乎所有產(chǎn)業(yè)和市場的重要策略，據(jù)市場調(diào)查以下有十大趨勢將成為2018年的主要IT技術(shù)。

　　2018 年主導(dǎo)企業(yè) IT 策略將會是IOT（物聯(lián)網(wǎng)）平臺的采用及其他領(lǐng)域， Hitachi Vantara發(fā)布由全球技術(shù)官 Hubert Yoshida 和亞太區(qū)技術(shù)官 Russell Skingsley ，針對2018 年亞太地區(qū)技術(shù)發(fā)展，提出下面十大趨勢。

　　智能對象儲存、分析與 AI 以及企業(yè)敏捷方法全面擴展將在未來一年扮演重要角色

　　一、IT 將采用物聯(lián)網(wǎng)平臺協(xié)助物聯(lián)網(wǎng)解決方案的應(yīng)用

　　物聯(lián)網(wǎng)解決方案將迅速成為幾乎所有產(chǎn)業(yè)和市場的重要策略，并提供關(guān)鍵洞見促進企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型。IT 必須與企業(yè)營運密切合作，專注于特定業(yè)務(wù)需求并界定物聯(lián)網(wǎng)項目的范圍。

　　Yoshida 表示：“如果少了對業(yè)務(wù)深入的了解和合適的基礎(chǔ)架構(gòu)，并正確模擬和數(shù)字化實際的營運與流程，將很難建構(gòu)一個真正有價值的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，因此選擇適合的物聯(lián)網(wǎng)平臺及服務(wù)供貨商非常的重要。”

　　Skingsley 補充道：“企業(yè)應(yīng)尋找一個開放且具有彈性的物聯(lián)網(wǎng)平臺，來簡化與配套技術(shù)的整合，以提供可擴充的『鑄造廠』（foundry），并在其中建立各種產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，協(xié)助企業(yè)得以輕松快速地設(shè)計、建構(gòu)、測試和部署。”

　　二、對象儲存智能化

　　企業(yè)于今年開始數(shù)字轉(zhuǎn)型，所遇到的第一個問題是存取資料的能力。數(shù)據(jù)通常被存放在孤島中，擷取和使用成本高昂。這些孤島是為了特定目的而建立，無法被分享，其中有許多包含重復(fù)、過時或因為業(yè)務(wù)流程或負責人變更而不再使用的數(shù)據(jù)。

　　Skingsley 表示：“數(shù)據(jù)科學(xué)家告訴我們，從取得資料到獲得分析洞見的過程中， 80% 是乏味的資料擷取和準備工作。數(shù)據(jù)湖的概念很迷人，但我們不能直接將數(shù)據(jù)注入系統(tǒng)，除非數(shù)據(jù)被正確地清理、格式化并以元數(shù)據(jù)建立索引或卷標，使數(shù)據(jù)湖泊具有內(nèi)容感知能力，否則最后形成的是數(shù)據(jù)沼澤。”

　　雖然對象儲存能夠儲存大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提供元數(shù)據(jù)管理和搜尋功能，但缺少情境感知能力?，F(xiàn)在對象儲存已經(jīng)“智能化”，可以透過軟件搜尋和讀取多個結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)孤島中的內(nèi)容，并加以分析以進行清理、格式化和建立索引。

　　Skingsley 表示：“Hitachi Content Intelligence 能夠從孤島擷取數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)送入工作流程，用各種方式加以處理。Content Intelligence 使用者可以被授權(quán)，使敏感內(nèi)容只供相關(guān)人員檢視，并管控文件的安全性。Content Intelligence 能夠在整個 IT 環(huán)境中建立標準且一致的企業(yè)搜尋流程，連接和匯集橫跨異類數(shù)據(jù)孤島及不同位置的多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并自動對組織的所有數(shù)據(jù)進行擷取、分級、擴充和分類。”

　　三、分析與人工智能

　　2018 年，分析與人工智能 （AI） 將全面成長，從中企業(yè)可以獲得實際的投資報酬。IDC 指出，到 2017 年年底，三分之一的 Fortune 500 大企業(yè)，來自信息產(chǎn)品的營收成長將加倍大于其余產(chǎn)品與服務(wù)的組合。

　　Skingsley 表示：“AI 已成為消費性產(chǎn)品的主流，例如 Amazon Alexa 和 Apple Siri，而 Hitachi 認為 AI 與人類的協(xié)作將為社會帶來實質(zhì)效益。透過 Pentaho Data Integration 等工具，我們的目標是將數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)流程大眾化，讓各種開發(fā)人員和工程師更容易取得機器智能（機器學(xué)習(xí)與 AI 的結(jié)合）?！?/p>

　　Pentaho 的機器學(xué)習(xí)整合 R、Python 等語言以及 Spark MLlib 等機器學(xué)習(xí)技術(shù)，正朝此方向邁進。Lumada（Hitachi 的物聯(lián)網(wǎng)平臺）提供靈活的輸入和輸出及標準化聯(lián)機，以利自動配置和管理資源來擴充物聯(lián)網(wǎng)機器學(xué)習(xí)，并兼容于 Python、R 和 Java支持機器學(xué)習(xí)。

　　四、更廣泛地采用視訊分析

　　視訊內(nèi)容分析將成為“第三只眼”，為公共安全以外的領(lǐng)域帶來更高的洞察力、生產(chǎn)力和效率。自動偵測和確定與其他物聯(lián)網(wǎng)信息（例如手機 GPS 和社交媒體信息）結(jié)合之時間、空間和關(guān)系事件的算法將應(yīng)用于如零售、醫(yī)療、汽車、制造、教育及娛樂等各種產(chǎn)業(yè)。

　　Yoshida 認為視訊能夠提供獨特功能，例如自我移動（用于自主機器人導(dǎo)航的 3D 動作）行為分析以及其他形式的情境意識。

　　Yoshida 表示：“零售商使用視訊分析客戶移動模式和停留時間，藉此定位產(chǎn)品和最大化其銷售。視訊分析仰賴良好的視訊輸入，因此需要噪聲去除、影像穩(wěn)定、屏蔽與超分辨率等視訊強化技術(shù)。就易用性、ROI 和產(chǎn)生可行動化分析而言，視訊分析極具潛力?！?br />