另外，随着大数据专家的成本上升，越来越多的企业也会寻求简单易用成本相对较低的第三方数据产品。国际知名咨询机构IDC预测，可视化数据发现工具的增长速度将比商业智能（BI）市场的其余工具快2.5倍。到2018年，投入于支持最终用户自助服务的这种工具将成为所有企业的要求。诸多大数据厂商已经发布了拥有“自助服务”功能的大数据分析工具。
趋势5：大数据算法越来越智能化，深度学习将更为普及
知名IT研究与顾问咨询公司Gartner认为，机器学习是2017年的十大战略技术趋势之一。在2017年，随着大数据分析能力不断增强，越来越多的企业开始投入于机器学习，并从中获益。企业可以通过机器学习算法识别潜在客户，或识别即将流失的客户，或识别营销推广中作弊的渠道，或及时发现关键KPI下跌的原因等。总之，机器学习可以驱动企业运营更加智能化。
我们认为，随着机器学习的大规模应用和发展，越来越多的企业将使用深度学习算法，使用深度学习算法将会使得预测更为准确。深度学习是机器学习领域中一系列试图使用多重非线性变换对数据进行多层抽象的算法，互相关联的多层级为深度学习提供了“深度”，相较于传统的机器学习算法来说，是一个巨大的进步，尤其是卷积神经网络等深度学习算法，将会越来越受欢迎。
趋势6：大数据和人工智能深度融合，成为人工智能发展的重要驱动力
AlphaGo是2016年最令人深刻的人工智能研究成果，AlphaGo引起了大家对人工智能的高度关注。但是，人工智能的发展还停留在弱人工智能阶段，目前很难超越人类认知能力，甚至也达不到与人类匹配的认知能力。但我们不可否认人工智能在实践中的进步，比如语音识别和图像理解方面的进步。企业可以在合适的场景中运用这些逐渐成熟的语音和图像识别的技术。
未来人工智能的发展，取决于两个方面：一方面是深度学习算法技术的成熟和计算效率的提升；另一方面取决于海量数据或大数据的发展。这是因为，深度学习算法要发挥作用必须先接受训练。比如，机器要学会识别图片中的狗，必须先被输入一个包含数量上万或者数十万的标记为狗的“训练集”，这个训练集数量越大，狗的种类越全，机器学习的效果越好。
人工智能专家吴恩达曾把人工智能比作火箭，其中深度学习是火箭的发动机，大数据是火箭的燃料，这两部分必须同时做好，才能顺利发射到太空中。因此，对于深度学习和人工智能，需要越来越多的数据。国际上互联网巨头除了自身业务可以采集到海量的数据以外，正在用更开放的策略吸引第三方的数据输入，以充实其大数据，更好的促进人工智能的所依赖的大数据基础。
