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　　直到几年前，把企业数据迁移到公有云上面对于大公司CIO来说还是不可想象的事情，顶多是在开发环境下或者拿非关键的、面向外部的应用来尝试一下。但现在画风开始有所变化，大家对此的态度似乎变得更加开放了，比方说你会听到这样的说法“不管怎么说我们的客户数据已经放到Salesforce云上面了”，或者“在网络安全方面我们永远也不会有像AWS那么多的预算”。但目前里大多数企业都向公有云迁移还远得很，这部分是因为遗留系统和管制方面的原因。不过云供应商正在竭尽全力来加速这一趋势的转变。比如说AWS甚至可以开卡车来运你的硬盘到云端。

　　去年还有一个显著的现象，那就是大型技术公司纷纷收购AI初创企业，尤其是那些解决水平问题、有着很好团队的AI初创企业。其中包括Turi（苹果）、Magic Pony（Twitter）、Viv Labs（三星）、MetaMind（Salesforce）、Geometric Intelligence（Uber）、API.ai（Google）以及Wise.io（GE）。当然，这种现象未必能持续太久，因为对AI的需求太旺盛了，人才实在是不够用了。

　　加入云大战稍晚的Google一直在积极开发广泛的大数据产品（BigQuery、DataFlow、Dataproc、Datalab以及Dataprep等），并且把AI视为跨越式发展的杀手锏。在AI方面Google去年做了很多事情，包括推出了新的翻译引擎，聘请了李飞飞和李佳领导新成立的Cloud AI and Machine Learning部门，推出了视频识别的机器学习API，并且收购了数据科学家社区Kaggle。

　　在给NoSQL当了10年副手之后，曾经的霸主SQL数据库正式吹响了回归的号角。Google最近发布了Spanner数据库的云端版。Spanner和CockroachDB（Spanner的开源版）都提供了可行的、强一致性的、可伸缩的SQL数据库。Amaozn推出了Athena，跟Snowflake等产品类似，这是一款SQL数据引擎，可直接查询S3下的数据。Google BigQuery、SparkSQL以及Presto等在企业逐渐获得采用——这些都是SQL产品。

　　随着大数据在企业侧走向成熟，以及数据的多样性和体量的不断发展，像数据治理这样的主题也变得日益重要。许多公司已经选择了“数据湖”作为把所有数据收集起来的手段。但除非你知道里面有什么东西，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则的话数据湖再大也没有意义。但是想让用户方便地找到想要的东西同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个集中的主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。Informatica、 Collibra、Alation等大小供应商提供了数据目录、参考数据管理、数据字典以及数据帮助台等服务。

　　现在看来对聊天机器人的兴奋似乎高兴太早，原因也许是大家从亚洲的聊天机器人崛起以及Slack等底层基础设施的快速发展得出了过于乐观的信号。当然，聊天机器人最终的潜能肯定是非常巨大的，但它的真正成熟还需要很长的时间。目前为止，无论是“生产者”还是“消费者”都需要调整一下对它的期望。实际上，Amazon Echo的成功正是在缩小了场景之后取得的，而用户也不要指望机器人什么都能回答了。现阶段把人引入到过程里面，把AI作为增强因素的解决方案和服务应该是最看好的模式。