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数据正在成为数字经济时代最重要的战略性资产。刚刚闭幕的十九届四中全会的报告中提到“要鼓励勤劳致富,健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制……”。

各家大数据公司的CEO每天都在朋友圈“打卡”，证明“我没被抓，我的公司也还在”。

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。国际数据公司IDC指出，在这些海量数据中，只有10%~15%的数据是经常被访问的“热数据”，绝大部分数据在产生之后使用频率就会大幅降低，甚至完全不再被访问，成为“冷数据”。

在不算太遥远的过去，业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高，编码技能变得越来越重要。随着时间的推移，又出现了更加细致入微的技能要求，包括人工智能方法的专业知识、判断数据真实性以及许多其他的能力。

对于2020年商业智能发展趋势有何期待?而人们需要为这些发展趋势做好准备。

联邦学习是一种加密的分布式机器学习范式，能保证各方在不披露原始数据前提下共建模型，同时克服数据隐私保护法规与小数据、“数据孤岛”对数据建模的限制。