数据在现代科技中的重要性怎么强调都不为过；有这么多的服务和产品，收集用户或业务数据的原因和渠道也有很多。公司使用数据来改善客户体验，而在内部他们需要有效的数据积累来保存记录和高效运营。当我们呼吁并倡导在我们的业务和日常运营中提供更顺畅的体验时，我们同时创建了一个管道来收集和使用更多数据来实现流程自动化。事实上，我们说公司和组织应该“更新”的全部原因是为了让我们的服务或运营运行得更快。然而，我们要求的这种速度或服务质量的提高只有在操作自动化时才能实现，即以前做过的事情的数字记录，然后当它想要重复它时，它会以更少的人力来实现，因为可用数据足以使操作自动化。有时可能不需要事先发生的事件来使其自动化，我们只需要对我们使用的任何数字平台或渠道进行编程即可无缝地执行操作，而无需或最少的人工劳动视情况而定。问题在于，随着越来越多的公司走向数字化，越来越多的交易或服务变得自动化，将收集和存储更多数据以提高效率。问题在于，不仅B2C公司需要收集这些数据以满足客户的需求，B2B公司也需要这样做。“SaaS或ERP”公司还必须从他们所服务的大大小小的公司收集数据。事实上，公司每天都会收集大量数据，因为他们不仅从客户那里收集数据，而且还收集内部运营信息，以实现顺畅和简单的运营。与此同时，一些公司开发了一种商业模式来帮助其他公司将数据存储在“云”中。云计算服务帮助其他这些大大小小的公司减少了对用户和业务数据的担忧。这些云服务提供商包括电子商务巨头的亚马逊网络服务(AWS)、亚马逊、谷歌公司的谷歌云服务，甚至微软公司的MicrosoftAzure。为了提升用户体验和保持竞争（显然，每个级别的技术也有自己的竞争战），这些云服务提供商已经开始利用触手可及的海量数据为他们的客户创造“智能服务”和产品...他们使用机器学习为他们的客户和客户提供许多智能服务，例如亚马逊的Alexa和谷歌的谷歌语音助手等知名虚拟助手。机器学习的本质是高效利用云端海量大数据，让产品更智能、服务更高效。另一方面，区块链技术似乎是一种完全不同的动物。虽然该技术还涉及数据管理，但区块链更多的是关于隐私、透明度和数据安全。它使用密码学和分散的数据管理形式来有效保护用户数据，并迅速成为最重要的现代技术之一。然而，这三种形式的数据管理技术似乎并没有像我们希望的那样取得进展，尤其是作为一个整体协同工作时。如果这三种形式的技术——云计算、机器学习和区块链技术——能够得到有效利用，收益将是巨大的。事实上，我预测技术数据管理的未来将涉及所有三种技术的战略应用。在本文中，我们将分析每项技术及其特征，然后我们还将研究它们在何处以及如何交叉，最重要的是，它们对IT行业的未来有何承诺。登录云根据MicrosoftAzure的说法，云计算是提供计算服务——服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和互联网（“云”）。提供这些计算服务的公司被称为云计算提供商，通常根据使用情况对云计算服务收费，类似于您在家支付水电费的方式。云计算已经成为现代技术的一个重要方面。对数据存储的需求导致个人和法律实体被迫寻找存储数据的方法。对于个人而言，硬件似乎是最现实的方式，因为人们使用闪存驱动器或USB硬盘驱动器来存储他们的数据和文件。另一方面，公司有更大的数据保留责任，因为它们不仅存储客户数据，还存储有关其内部运营的数据。这些公司使用物理数据中心（服务器占用的建筑物），公司越大，存储公司所有数据所需的数据中心就越多。事实上，购买和升级硬盘驱动器以增加组织数据服务器的规模是使用数据中心要求最低的方面。随着公司扩张和吸引更多客户，他们必须确保继续扩大存储容量，以服务其平台上越来越多的用户。这可能非常困难，我们有时会听到由于用户数量激增导致服务器容量不足而导致网站或软件崩溃的情况。事实是，个人或组织使用数据存储硬件的成本和工作量非常高，而且在大多数情况下，需要更加用户友好的软件或更好的数字替代方案。Dropbox和GoogleDrive等公司一直在积极尝试解决个人数据存储问题，但云计算的本质大多是B2B。云计算作为技术行业的一个板块，在为商业组织提供服务方面更具盈利能力和影响力。如前所述，这些公司必须存储和存储的大量数据导致需要开发更好的解决方案。毫不奇怪，云计算领域的主要参与者是已经在信息技术领域声名鹊起的大型科技公司。最重要的三种云计算服务是亚马逊的AWS（亚马逊网络服务）、谷歌云服务和微软Azure。AWS在市场份额方面处于领先地位，并且仍然是电子商务巨头最赚钱的渠道，这证明了云计算服务的盈利能力。然而，就像上面已经给出的云计算定义一样，这些服务类似于常规订阅模式，客户根据使用情况收费。费用可能侧重于组织希望拥有的功能、订阅计划的持续时间或他们将为其提供服务的客户数量。人工智能机器算法技术的重点是自动化。更多区块链资讯，请关注下载全球区块链监管查询APP区块天眼APP。几乎没有什么是计算机或机器能做而人类做不到的。然而，为了节省时间和精力，我们制造机器和计算机来帮助我们做这些事情。这些机器和计算机的主要价值在于它们能够重复我们外包给它们的流程或操作。这种重复-几乎没有麻烦-被称为自动化。谈论创新几乎不可能不指出他们的最终目标是自动化。因此，随着现代技术不断发展，科技界需要更多数据，我们必须开始寻找一种方法来提高数据管理的自动化水平和“独立思考”。这种数据管理过程中的自动化或独立思考形式称为机器学习。机器学习可以简单地描述为机器如何通过在相似数据中寻找模式来“学习”。这里的机器可能意味着已经存在的算法，学习过程现在涉及向算法提供更多数据或信息，以便它可以与之交互、筛选、连接点，所有这些都是为了在整个数据结构模式中找到更多，或者变得更聪明。变得更聪明的概念表明，机器（算法）获得了更多信息——主要与现有信息相关——它现在将这些信息与现有信息相关联，以便更好地理解其最重要的职责，或者首先编写它的原因.机器学习的整个概念是，随着程序接收到越来越多的数据，它开始自己理解更多并解决更多问题。机器学习类似于自动化，但更像是数据自动化。我们大多数人甚至不知道我们几乎每天都在与机器学习互动。谷歌算法和其他做出预测或使我们的查询适应以前匹配的搜索的软件平台是机器学习的例子。这些算法习惯于您的互联网研究的顺序性质，并且随着时间的推移变得更加智能，以至于它们可以预测您最有可能的下一步行动。有几种方法可以训练机器（算法）。这一切都取决于学习如何驾驶汽车。学习可以是有监督的、部分监督的或无监督的。区块链：分布式账本如果您曾经创建过文档并将其与GoogleDocs共享，则您同意该文档看起来是分布式的，但不一定是共享的。每个人都可以同时访问文档，文档的每一次更改通常都会被实时记录下来，而且这些更改对每个人都是透明的，因为每次进行这些更改时都不会强制阻止任何人。尽管区块链技术比GoogleDocs更复杂，但上图很好地说明了区块链技术的工作原理。区块链基本上是交易的数字记录，在链中的计算机系统网络中复制和分布。区块链以组的形式收集信息，也称为块，这些块具有一定的存储容量，并且在填充时附加到先前填充的块，形成称为“区块链”的数据链或数据链。新加入的区块之后的所有新信息都被编译成一个新形成的区块，然后在填充后也将被添加到链中。区块链的目的是允许记录和分发数字信息，但不能编辑。链中的每个区块都包含许多交易，每次区块链上发生新交易时，该交易的记录都会添加到每个参与者的分类账中。区块链保证安全性和透明度。该技术充当一个去中心化系统，用于记录和记录使用特定数字货币发生的交易。区块链技术允许使用特定数字货币（如比特币）的交易对每个参与者都是透明的，最重要的是，不需要银行等中央机构。区块链技术是现代去中心化金融的基础之一，也是第一种主要数字货币（比特币）背后的技术诀窍。在区块链技术的帮助下，像比特币这样的加密货币可以以去中心化的方式运行。区块链技术允许将加密交易记录在所有分类账上，从而无需单一中央机构来管理这些交易。区块链的关键特征之一是不变性。区块链技术确保未经所有网络参与者同意，任何人都不能更改网络上的任何数据。区块链技术增加了信任，因为与银行等中央机构不同，中央机构可以在未经您许可或同意的情况下决定如何分配您的资金，区块链上的人对他们的资金拥有绝对控制权。为什么这三者将定义现代技术的未来？说云计算、机器学习和区块链技术将定义现代技术的未来似乎有点夸张。从前面对这三种技术在IT世界中所扮演角色的详细解释中得到启发，很难说它们在行业中发挥了重要作用。如今，云计算似乎已成为企业和个人的“常态”服务，每天都有如此多的SaaS平台推出。机器学习似乎是竞争的主要驱动力，因为公司试图改善用户体验，而区块链技术越来越多地用于更广泛的用例，尤其是来自加密领域的用例。撇开效用和噪音不谈，这三种技术的融合究竟将如何在未来的科技行业中发挥重要作用？这是本文的主题，也是任何论点或预测背后的推理。需要注意的是，三者的融合已经时有发生，尤其是机器学习与区块链技术的融合，但为什么它们会在未来的技术中发挥重要作用呢？本文介绍的三种技术形态对它们的详细了解奠定了基础，有助于读者理解它们在社会和整个技术行业中不可或缺的作用。显然，虽然从数据管理的角度来看它们似乎都很有用，但它们似乎具有特定且定义明确的角色。然而，正如本文介绍部分所讨论的，数据在我们这个时代的重要性怎么强调都不为过。正是这种重要性使得这三种技术形式的当前和未来融合更有可能和更具包容性。现实情况是，随着越来越多的人转向数字化、虚拟化或远程化，越来越多的公司将需要存储更多数据。另一方面，随着对更智能、更聪明、更高效产品的竞争加剧，更好地利用这些数据的需求将会增加。此外，随着每天发布的数据越来越多，现在归结为已经存在的数据信任和隐私问题。因此，很难押注云计算、机器学习和区块链技术会得到更多采用，但更难押注这三者在技术领域形成“联盟”。首先，云计算旨在让企业和个人更轻松、更实惠地存储数据，但机器学习使这些组织能够以更智能的方式解决问题，并为全球客户和用户创建更智能的服务。将区块链集成到系统中增加了更多的安全层，其不变性改变了许多部门和行业的动态。区块链支持的云服务确保存储在云中的数据不会被更改或篡改。像这样的机会可以真正彻底改变行业甚至整个制造过程。与传统制造流程不同，在区块链中，记录被存储并分发到网络中的节点，被认为是一种高效、安全和透明的记录交易和重要数据的方式，使得记录难以更改或伪造，从而确保透明度和安全性。工业和制造过程。但更重要的是，这就是将这些技术结合在一起的美妙之处；通过机器学习，维护计划和预防性维护已经可以在整个过程中实施，从记录保存到预算编制，已经在云支持的区块链上变得安全和透明。所有这些都减少了生产和生产时间，并使过程更加顺畅和高效。同样的类比适用于几乎所有使用技术来最大化其性能的行业。电子商务和零售平台还可以最大化其供应链，因为区块链技术可以使库存管理或存储数据透明高效。由于云已经是主要的数据存储，这些公司可以通过使它们更加透明并将它们与这些公司使用的现有机器学习技术相结合来改进它们的操作。2018年，IBM和TwigaFoods向肯尼亚的食品摊主推出了基于区块链的小额信贷。他们还使用机器学习来改进整个过程，使用机器学习来创建高效的信用评分系统。然而，这三人组的额外美妙之处在于它们组合在一起的效果如何，以及为什么它们的流畅配对如此有前途。人们只能想象它们组合的一致用例，即云计算在数据存储方面应该首先出现，然后在数据透明度或不变性方面出现区块链，最后在智能或数据最大化思想方面出现机器学习。然而，这并不是这种组合中唯一可能的动力。例如，另一个用例是经过训练以探索公司可用大数据的智能模型和机器如何快速从大量数据中提取并将其传输到区块链以确保其不可变。这很重要，因为在未来几年，随着公司试图保持竞争优势，收集更多数据的动力只会增加。然而，这些电话和对更多数据的追求也导致一些公司不时收集不必要或不准确的数据。因此，在机器学习的帮助下，这些公司可以智能地使用正确的数据，将其发送到区块链以确保其不可变。在这种情况下，区块链代表了比以往任何时候都更智能的数据挖掘和处理。此外，区块链和机器学习的结合也有助于减少欺诈和不安全因素，尤其是在金融服务领域。虽然区块链技术是最安全的技术之一，但使用简单的私钥或公钥来完成交易也使其成为欺诈的常见场所。因此，通过将机器学习与一些区块链验证和注册流程相结合，可以使金融服务更加安全，因为机器学习可以帮助检测和追踪异常或可疑尝试。机器学习如何跟踪欺诈活动的一个主要例子是PayPal早期创建的一种算法，可以打击身份盗用或机器人签名。过去曾出于类似目的创建了验证码和其他形式的机器学习算法。最终，很明显，数据在当今技术中将变得越来越重要，人们将尝试创新并寻找方法来确保收集或挖掘的数据得到妥善管理、使用和保护。云计算服务、机器学习和区块链技术的出现将数据管理推向了新的高度，但为了满足日益增长的对信任、安全、隐私和增强便利性的需求，这三种形式的技术可能会发挥作用一起。在使技术行业实现这些目标方面发挥重要作用。
