数据编织 超级自动化 边缘人工智能2022年：这些技术发展趋势不容忽视
随着人们需求的不断增加、技术的不断进步，还会有更多新技术涌现。美国《福布斯》杂志在近日的报道中，向我们展现了2022年的技术发展趋势。可解释人工智能可解释人工智能为应对人工智能在克服偏见、保护隐私和获取信任等方面的挑战，诞生了可解释人工智能（XAI）。XAI是人工智能的一个新兴分支，用于解释人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑。无代码/低代码平台大多数企业意识到数据和人工智能的重要性，然而，要想“变身”为数据驱动型企业可能面临很多问题，比如，将人工智能模型整合到商业应用程序中需要将近8个月的时间。无代码/低代码平台由此应运而生，帮助“平民开发者”等非专业人士应对数据和人工智能带来的挑战。边缘人工智能5G、人工智能和网络安全需要相互配合才能实现更广泛的渗透。来自工厂和自动驾驶车辆的物联网端点的数据将引发一场数据海啸。边缘人工智能正在奋力迎接这些挑战，在不共享数据集和不侵犯隐私的情况下，在本地和集中数据集上训练模型。随着“扩展检测和响应”技术以及“安全协调、自动化和响应”技术的兴起，应用程序处理和数据分布方面将更加重视安全。数据经济世界已经进入数据经济时代。数据为人工智能提供了基础“养分”，而人工智能则帮助人们从数据中获得有意义的信息，为自己的行为和决策提供参考。这一点在2021年亚马逊云科技大会上表现得非常明显。在这场技术盛会上，与会人士围绕数据能够提供的价值、服务展开讨论，各式各样的企业也在想方设法用好自己的数据。超级自动化超级自动化通过快速识别、审核和自动执行尽可能多的流程来实现组织业务加速增长。超级自动化既是一种思维方式也是一种技术合集，即组织中任何可以自动化的业务都应该自动化。超级自动化是一种创新技术合集，包括机器人流程自动化、人工智能、机器学习等技术，旨在帮助组织提升运营效率，节省时间。数据编织数据编织是下一代数据管理技术，它集成了数据仓库、数据湖、湖仓一体、数据集市等多个数据源的数据。数据湖指各种格式原始数据的存储库。湖仓一体是数据管理领域中的一种新架构范例，结合了数据仓库和数据湖的最佳特性。数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利。而数据集市指为满足特定部门或者用户的需求，按照多维方式进行存储，生成针对决策分析需求的数据立方体。数据编织不仅能更持久地保存数据，还能利用人工智能实现数据的自助分析、分类和治理。作为一种跨平台和业务用户的数据整合方式，数据编织能够简化企业机构的数据整合基础设施，并创建一个可扩展架构，以此来减少大多数数据和分析团队因整合难度上升而出现的问题。 （刘?霞）
关键词： 人工智能 数据仓库 应用程序
