2014年，我們見(jiàn)證了云計(jì)算如何推動(dòng)消費(fèi)產(chǎn)品和企業(yè)級(jí)產(chǎn)品領(lǐng)域的偉大創(chuàng)新，而成為不同規(guī)模組織的新常態(tài)。如今，云計(jì)算已成為推動(dòng)諸多企業(yè)創(chuàng)新的引擎，其中不僅包括Dropbox、 Airbnb、Pinterest、Hailo、WeTransfer 和Soundcloud等新興企業(yè)，也包括百時(shí)美施貴寶（Bristol-Myers Squibb）、殼牌、聯(lián)合利華和 西班牙曼弗雷(Mapfre)保險(xiǎn)集團(tuán)等成熟企業(yè)。與此同時(shí)，我們也看到大量的中國(guó)企業(yè)也通過(guò)云計(jì)算加速了創(chuàng)新的步伐，更快的拓展國(guó)際市場(chǎng)。小米正通過(guò)云計(jì)算服務(wù)全球范圍的智能手機(jī)用戶(hù)；遠(yuǎn)景能源通過(guò)云計(jì)算管理著世界各地的智能風(fēng)場(chǎng)；獵豹移動(dòng)通過(guò)云計(jì)算為全球的用戶(hù)提供手機(jī)安全的保障。毫無(wú)疑問(wèn)，云計(jì)算已經(jīng)產(chǎn)生了廣泛的影響。

盡管我們已經(jīng)見(jiàn)證了各種令人嘆服的創(chuàng)新，但一切才剛剛起步。在2015年及以后，云將會(huì)帶來(lái)觸及我們生活的各個(gè)方面、令人興奮的創(chuàng)新。在我們的客戶(hù)正在進(jìn)行的各項(xiàng)業(yè)務(wù)中，我挑選了在2015年及以后將快速發(fā)展的八大趨勢(shì)。

云分析將無(wú)處不在。云分析幾乎影響著每位消費(fèi)者和每個(gè)商業(yè)領(lǐng)域。通常，消費(fèi)者不會(huì)注意到云，因?yàn)樵圃诓煌膽?yīng)用程序的身后提供支持。但云分析正變得越來(lái)越普遍。從零售建議到基于基因?qū)W的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，從金融風(fēng)險(xiǎn)管理到初創(chuàng)企業(yè)衡量其新產(chǎn)品的效果，從數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)到快速處理臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，這些領(lǐng)域都通過(guò)借助基于云分析而達(dá)到新的水平。

AWS（Amazon Web Services）已經(jīng)清晰的看到了這一趨勢(shì)，因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)Amazon Redshift已經(jīng)成為公司歷史上增長(zhǎng)最快的云服務(wù)。我們甚至發(fā)現(xiàn)，Amazon Redshift是許多企業(yè)使用的第一個(gè)云服務(wù)。隨著越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始了解分析對(duì)其發(fā)展的作用，我們預(yù)計(jì)該服務(wù)能夠在2015年實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。

云將實(shí)現(xiàn)自助分析。過(guò)去，組織內(nèi)部的分析系統(tǒng)處于舊式IT的最頂點(diǎn)：在專(zhuān)用硬件上運(yùn)行一個(gè)集中式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在現(xiàn)代企業(yè)中，這種情況是不能接受的。在幫助業(yè)務(wù)部門(mén)變得更加敏捷、更快速地響應(yīng)業(yè)務(wù)需求并開(kāi)發(fā)客戶(hù)真正需要的產(chǎn)品方面，分析發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。但這種集中式、不夠靈活的舊式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式往往使企業(yè)用戶(hù)陷入困境。而基于云的分析完全改變了這種情況。

業(yè)務(wù)部門(mén)現(xiàn)在借助云服務(wù)的資源，在云中迅速創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并可根據(jù)其需求和預(yù)算選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)模和速度。它可以是一個(gè)在白天運(yùn)行、擁有2個(gè)節(jié)點(diǎn)的小型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，也可以是一個(gè)僅在星期四下午運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)、擁有1000個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，或是一個(gè)在夜間運(yùn)行，以在第二天向工作人員提供所需數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

全球商業(yè)出版物《金融時(shí)報(bào)》如何使用分析就是一個(gè)很好的例子。《金融時(shí)報(bào)》擁有120年的歷史，已經(jīng)在諸多方面進(jìn)行了變革，它通過(guò)使用云來(lái)運(yùn)行商業(yè)智能（BI）工作負(fù)載，得以分析所有報(bào)道，使報(bào)紙更加個(gè)性化，為讀者提供更加定制化的閱讀體驗(yàn)，徹底地改變向讀者提供內(nèi)容的方式。

借助新的商業(yè)智能系統(tǒng)，《金融時(shí)報(bào)》每天能夠?qū)崟r(shí)分析140篇報(bào)道，并提高完成分析任務(wù)的敏捷性，分析所需時(shí)間從幾個(gè)月縮短到幾天。此外，《金融時(shí)報(bào)》也擴(kuò)展了其商業(yè)智能，以更有針對(duì)性地向讀者提供廣告。通過(guò)使用Amazon Redshift，《金融時(shí)報(bào)》每天能夠處理1.2億個(gè)獨(dú)立事件，并集成內(nèi)部日志和外部數(shù)據(jù)源，為讀者打造一份更加動(dòng)態(tài)的報(bào)紙。

云讓一切變得智能化。近來(lái)，一切都可以變得“智能化”—— 智能手表、智能衣服、智能電視、智能家居和智能汽車(chē)。絕大多數(shù)的智能設(shè)備的軟件都是在云端運(yùn)行的。

無(wú)論是家里的溫控器、手腕上的活動(dòng)跟蹤器，還是漂亮的超高清電視上的智能電影推薦，它們都由在云上運(yùn)行的分析引擎驅(qū)動(dòng)。由于這些智能產(chǎn)品的“智能”存在于云中，這也催生了新一代設(shè)備。實(shí)現(xiàn)了路燈照明的智能化的飛利浦CityTouch就是一個(gè)很好的例子。

飛利浦CityTouch是適用于整個(gè)城市的智能路燈管理系統(tǒng)。它提供聯(lián)網(wǎng)的道路照明解決方案，允許整個(gè)郊區(qū)和城市智能的地控制路燈照明，做到實(shí)時(shí)管理天黑后的環(huán)境。城市管理人員能夠在人流量較高的街道上保持良好的照明，在惡劣天氣或環(huán)境光線(xiàn)過(guò)暗時(shí)增加亮度，或者在人煙稀少的工業(yè)區(qū)調(diào)暗燈光。

這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于布拉格和倫敦郊區(qū)等地。CityTouch正在使用云作為后端技術(shù)來(lái)運(yùn)行該系統(tǒng)，并從路燈上安裝的傳感器收集的大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。這些數(shù)據(jù)使城市管理人員更好地了解天黑后城市的情況，并采用更有效的照明管理計(jì)劃，避免過(guò)多的光污染對(duì)城市居民和野生動(dòng)物造成不良影響。 

云分析將改善城市生活。云分析能夠利用城市環(huán)境信息來(lái)改善世界各地城市居民的生活條件。芝加哥正在進(jìn)行的工作就是一個(gè)很好的例子。芝加哥是首批在全市范圍內(nèi)安裝傳感器來(lái)永久測(cè)量空氣質(zhì)量、光強(qiáng)度、音量、熱量、降水、風(fēng)和交通的城市之一。 

來(lái)自這些傳感器的數(shù)據(jù)流入云中進(jìn)行分析，用于發(fā)掘改善居民生活的方式。芝加哥的“Array of Things”項(xiàng)目收集的數(shù)據(jù)集將在云上公開(kāi)，以供研究人員尋找分析數(shù)據(jù)的創(chuàng)新方法。

許多城市已經(jīng)表示有興趣效仿芝加哥使用云來(lái)改善城市生活，并且很多歐洲的城市已經(jīng)開(kāi)始行動(dòng)，比如英國(guó)的彼得伯勒市議會(huì)。彼得伯勒市議會(huì)公開(kāi)其收集的數(shù)據(jù)集，讓當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)參與創(chuàng)新。人們將議會(huì)公布的不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合。例如，人們可以把犯罪數(shù)據(jù)和天氣情況關(guān)聯(lián)起來(lái)，幫助議會(huì)了解在炎熱天氣中是否會(huì)發(fā)生更多的入室盜竊案，以便他們更好地分配當(dāng)?shù)鼐Γ虬丫歪t(yī)數(shù)據(jù)與天氣情況關(guān)聯(lián)起來(lái)，發(fā)現(xiàn)其中的趨勢(shì)和模式。在云的幫助下，這些數(shù)據(jù)開(kāi)始向大眾開(kāi)放，以推動(dòng)創(chuàng)新。

云將實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。當(dāng)我們想到物聯(lián)網(wǎng)（IoT）時(shí)，我們通常重點(diǎn)關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)對(duì)消費(fèi)者而言意味著什么。但在2015年，我們將見(jiàn)證一個(gè)不同的物聯(lián)網(wǎng)的崛起——工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)機(jī)械將與互聯(lián)網(wǎng)連接，把數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦校垣@得有關(guān)使用情況的洞察、提高效率，避免停機(jī)。

無(wú)論是通用電氣給燃?xì)鉁u輪機(jī)安裝儀表、殼牌公司在油井中放置傳感器、凱馳配備工業(yè)清洗機(jī)車(chē)隊(duì)，還是建筑工地使用Deconstruction的傳感器，所有這些都將連續(xù)地向云發(fā)送數(shù)據(jù)流，以供實(shí)時(shí)分析。

云將實(shí)現(xiàn)視頻分析。長(zhǎng)久以來(lái)，視頻僅用于存檔、回放和觀(guān)看。借助云強(qiáng)大的處理能力，一個(gè)新的趨勢(shì)應(yīng)運(yùn)而生：把視頻當(dāng)作數(shù)據(jù)流來(lái)進(jìn)行分析。這被稱(chēng)為視頻內(nèi)容分析（VCA），適用于零售、運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域。

一個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域就是在裝有攝像頭的地方，如商場(chǎng)和大型零售商店。視頻分析可以幫助商場(chǎng)了解人流模式。分析可以提供了人流量、停留時(shí)間以及其它統(tǒng)計(jì)信息。這使零售商能夠改善其商店布局和店內(nèi)營(yíng)銷(xiāo)效果。

另一種常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域是音樂(lè)會(huì)等大型活動(dòng)的實(shí)時(shí)人群分析，以了解整個(gè)場(chǎng)地的人流情況、預(yù)防擁堵，從而改善參與者的體驗(yàn)。交通部門(mén)也利用類(lèi)似的方式疏導(dǎo)交通、監(jiān)測(cè)高速公路上的停滯車(chē)輛和高速鐵路上的物體以及其它運(yùn)輸問(wèn)題。

另一個(gè)把視頻內(nèi)容分析運(yùn)用在消費(fèi)領(lǐng)域的創(chuàng)新的例子是Dropcam。Dropcam對(duì)聯(lián)網(wǎng)攝像頭傳送的視頻進(jìn)行分析，為客戶(hù)提供警報(bào)。Dropcam是目前最大的互聯(lián)網(wǎng)視頻內(nèi)容生產(chǎn)源，其向云中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流比YouTube還要多。

 VCA也成為體育管理的一個(gè)重要工具。球隊(duì)正在使用視頻分析來(lái)從不同的角度分析球員。例如，在一場(chǎng)英超比賽中，球隊(duì)利用許多記錄下來(lái)的視頻流的分析數(shù)據(jù)，來(lái)改善球員的表現(xiàn)，并推動(dòng)具體的訓(xùn)練計(jì)劃。

美國(guó)職業(yè)棒球大聯(lián)盟（MLB）的棒球隊(duì)正在使用視頻分析在賽場(chǎng)的電視屏幕上提供更好的實(shí)時(shí)分析,而美國(guó)橄欖球大聯(lián)盟（NFL）正在使用VCA自動(dòng)制作橄欖球比賽的精簡(jiǎn)版本，使視頻時(shí)長(zhǎng)縮短60%-70%。

云將改變醫(yī)療分析。數(shù)據(jù)分析正迅速成為分析健康危險(xiǎn)因素和改善病人護(hù)理的核心。盡管醫(yī)療行業(yè)面臨降低成本和優(yōu)化病人護(hù)理水平，云正在發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，并幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)字化醫(yī)療。

云支持創(chuàng)新的解決方案，如飛利浦Healthsuite——一個(gè)管理醫(yī)療數(shù)據(jù)，并為醫(yī)生和患者提供支持的平臺(tái)。飛利浦Healthsuite數(shù)字化平臺(tái)分析并存儲(chǔ)著從3.9億個(gè)影像檢查、病歷和患者輸入中收集的15PB的患者數(shù)據(jù)，為醫(yī)務(wù)人員提供可操作數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以直接影響病患照護(hù)。這正在徹底變革著世界各地幾十億人的醫(yī)療現(xiàn)狀。在2015年及以后，我們預(yù)計(jì)可以看到云在推動(dòng)患者診斷和治療方面發(fā)揮更大的作用。

云將實(shí)現(xiàn)安全的分析。從網(wǎng)購(gòu)到醫(yī)療再到家庭自動(dòng)化，分析在如此多的新領(lǐng)域得到應(yīng)用，因而分析數(shù)據(jù)的安全性和私密性變得至關(guān)重要。在存儲(chǔ)和分析引擎中深度集成加密功能并讓用戶(hù)能夠擁有密鑰，確保了只有這些服務(wù)的使用者有權(quán)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。