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2020年,5大優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
我們看到的很多關(guān)于2020年的趨勢(shì)預(yù)測(cè)都圍繞著如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。有些問題與技術(shù)相關(guān),有些問題本質(zhì)上與技術(shù)無關(guān)。讓我們來詳細(xì)討論這些問題。

“科技進(jìn)步的速度如此之快,以至于我們無法在新變化出現(xiàn)的同時(shí)完全理解它們,”這樣的說法并非言過其實(shí)。

這既是驚喜,也是驚嚇。

如果說2019年,市場(chǎng)營銷的某一個(gè)領(lǐng)域因?yàn)榭萍及l(fā)生了翻天覆地的變化,毫無疑問這個(gè)領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。

商業(yè)可以說是一個(gè)被數(shù)據(jù)淹沒的領(lǐng)域。

我們掙扎在浩如煙海的數(shù)據(jù)中,辨別什么信息是重要的、什么信息是不重要的。然而,這一問題還停留在“有就是好”的階段。但是,對(duì)隱私和安全的關(guān)注帶來了更大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)丑聞的發(fā)生就像打開了商業(yè)領(lǐng)域的潘多拉魔盒,現(xiàn)在每個(gè)人都必須面對(duì)數(shù)據(jù)問題。

我們看到的很多關(guān)于2020年的趨勢(shì)預(yù)測(cè)都圍繞著如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。有些問題與技術(shù)相關(guān),有些問題本質(zhì)上與技術(shù)無關(guān)。讓我們來詳細(xì)討論這些問題:

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1. 增強(qiáng)分析使得數(shù)據(jù)理解更加容易

2017年,高德納第一次將增強(qiáng)分析列入其年度新興技術(shù)成熟度曲線報(bào)告。在報(bào)告中,高德納將增強(qiáng)分析描述為“數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的下一波浪潮”。無疑,高德納一語成真,2019年,增強(qiáng)分析已在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域成為主流。

對(duì)于時(shí)間緊張的數(shù)據(jù)分析及闡釋過程,增強(qiáng)分析已被證明可以緩解這一問題。這一技術(shù)實(shí)質(zhì)上是專為非技術(shù)出身或沒有數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)的用戶開發(fā)的,讓他們能夠獨(dú)立開展數(shù)據(jù)分析。這也免除了數(shù)據(jù)科學(xué)家選擇算法的麻煩,他們無需寫代碼就可以獲得數(shù)據(jù)。

增強(qiáng)分析結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)。增強(qiáng)分析工具能夠處理大量的數(shù)據(jù),與分析平臺(tái)兼容性好,而且非常省時(shí)。

有趣的是,這些系統(tǒng)可以自行開展數(shù)據(jù)分析,展示任何異常趨勢(shì)并匯報(bào)企業(yè)。

高德納在2019年的報(bào)告中就指出:“到2020年,增強(qiáng)分析將成為企業(yè)購買分析與商業(yè)智能的新主要驅(qū)動(dòng)力。”在數(shù)份行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告中占據(jù)榜首的增強(qiáng)分析技術(shù),必將在2020年引起轟動(dòng)。

2. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)創(chuàng)新

直到前幾年,大部分企業(yè)都用他們自己的數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù),沒有別的選擇。隨著云服務(wù)的面世,這一情況得以改變,超大規(guī)模的云計(jì)算企業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。企業(yè)云不僅能降低企業(yè)成本,還能增加利潤。

公共云市場(chǎng)涵蓋了云應(yīng)用 (SaaS) ,開發(fā)及數(shù)據(jù)平臺(tái) (PaaS) 和基礎(chǔ)設(shè)施(IaaS) 。佛洛斯特研究公司預(yù)測(cè),公共云市場(chǎng)將增長到2994億美元。這一市場(chǎng)的復(fù)合年均增長率 (CAGR) 達(dá)到21%,保持低速健康增長。這一增長會(huì)帶來更多的需求和支出,促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。

國際上,超大規(guī)模公共云領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)尋求更多的合作,同時(shí)重新關(guān)注核心競(jìng)爭(zhēng)力。領(lǐng)先的企業(yè)應(yīng)用供應(yīng)商會(huì)拋棄他們專有的基礎(chǔ)設(shè)施。

表現(xiàn)優(yōu)秀的計(jì)算服務(wù)將得到快速發(fā)展。云平臺(tái)自帶的開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)提供了豐富的服務(wù)網(wǎng)格和無需伺服器的計(jì)算功能。如果出現(xiàn)了廣為人知的公共云數(shù)據(jù)泄露事件,云管理供應(yīng)商也會(huì)將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到安全上來。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)也將滲透到企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理方案中。

高德納認(rèn)為:“在技術(shù)手段短缺而數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長的背景下,企業(yè)需要自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理任務(wù)。供應(yīng)商正引入機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能技術(shù),使數(shù)據(jù)管理流程可以自動(dòng)配置及調(diào)整,這樣高級(jí)技術(shù)人員就可以專注于更有價(jià)值的任務(wù)了。”

增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理必將崛起,包括“數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成及數(shù)據(jù)庫”在內(nèi)的整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)都將受到影響。

3. 自然語言處理和會(huì)話分析

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如果說有一種趨勢(shì)能在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域掀起真正的革命,那必然是自然語言處理 (Natural LanguageProcessing, NLP) 和會(huì)話分析的趨勢(shì)。有了NLP和會(huì)話分析,就不用編程詢問高級(jí)分析了。

這些技術(shù)使得人機(jī)之間能夠用自然語言對(duì)話,使得更多的用戶能夠接觸到數(shù)據(jù)。

自然語言處理一直都是科學(xué)幻想之一。記得斯坦利·庫布里克的《2001太空漫游》中的超級(jí)電腦HAL 9000嗎?迄今,HAL說“我很抱歉,大衛(wèi),我恐怕不能那么做”的一幕仍稱得上是名場(chǎng)面。這部電影是1968年上映的。技術(shù)發(fā)展到今天的高度無疑花了不少時(shí)間,而NLP也終于作為人工智能的一個(gè)分支,在技術(shù)領(lǐng)域占據(jù)一席之地。

借助NLP,谷歌讓每個(gè)人都能使用互聯(lián)網(wǎng)。接下來,企業(yè)會(huì)發(fā)現(xiàn),詢問關(guān)于數(shù)據(jù)的問題、得到洞察解釋變得更容易。通過用語音問答代替文字問答,會(huì)話分析將把人機(jī)交互提升至全新的水平。

高德納咨詢公司對(duì)于這些技術(shù)的發(fā)展前景持樂觀態(tài)度。高德納預(yù)測(cè), NLP及會(huì)話分析技術(shù)將促使更多的人使用分析工具和商業(yè)智能,到2021年,使用分析工具和商業(yè)智能的雇員將從35%提升至50%以上。在他們中間將出現(xiàn)新的用戶群體,比如決策員工。

4. 理解數(shù)據(jù)法律,保護(hù)消費(fèi)者

2019可謂是數(shù)據(jù)隱私的多事之年,訴訟事件層出不窮。消費(fèi)者隱私保護(hù)不僅成為了美國重要法院及立法機(jī)構(gòu)的重要議題,也被硅谷提上了議程。自2018年Facebook與劍橋分析公司的“數(shù)據(jù)門”事件開始,亞馬遜、蘋果、谷歌等科技巨頭接連面臨起訴。

在2019年的大部分時(shí)間,各大科技公司都在加速構(gòu)建以消費(fèi)者隱私保護(hù)為核心的新商業(yè)模式。隨著《加利福尼亞州消費(fèi)者隱私保護(hù)法案》 (CCPA) 及歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》 (GDPR) 開始生效,保護(hù)消費(fèi)者隱私成為所有擁有在線業(yè)務(wù)企業(yè)的必備功課。

如果你檢查一下郵箱,就會(huì)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)收到了諸如“隱私政策更新”、“服務(wù)及隱私更新條款”這樣標(biāo)題的郵件。對(duì)于巨額罰款和未來可能的名譽(yù)損失,各商業(yè)機(jī)構(gòu)唯恐避之不及。

在2020年,營銷人員將繼續(xù)反復(fù)地分析已有的消費(fèi)者數(shù)據(jù)。營銷團(tuán)隊(duì)的每個(gè)人都必須理解企業(yè)是如何收集、處理及保存數(shù)據(jù)的。過去,營銷人員可以竊喜不用學(xué)習(xí)這些知識(shí),但2020年不會(huì)再給他們這樣的優(yōu)待了。

另外,由于技術(shù)公司和消費(fèi)者們繼續(xù)在法庭上會(huì)面,人們也希望現(xiàn)行的立法機(jī)關(guān)能進(jìn)一步完善法律。我們將看到關(guān)于隱私、隱私信息和侵犯隱私的不同定義——因?yàn)槊坎糠傻亩x都不同。例如,即使符合GDPR的要求,也不意味著CCPA的條款也能適用。

也許新的聯(lián)邦立法機(jī)構(gòu)會(huì)因此形成。及時(shí)了解每一次法令的更新從未像現(xiàn)在這般重要。為了達(dá)到法律要求,企業(yè)花在咨詢和系統(tǒng)上的時(shí)間遠(yuǎn)超以往。B2C企業(yè)面臨更為嚴(yán)酷的挑戰(zhàn),因?yàn)闉闋I銷和廣告留存用戶數(shù)據(jù)將變得更為艱難。

營銷人員必須認(rèn)真評(píng)估第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),確保不會(huì)面臨任何訴訟。2020年,數(shù)據(jù)相關(guān)的訴訟案件預(yù)計(jì)將增加300%。由于越來越多的消費(fèi)者采用反監(jiān)控技術(shù)來攔截政府監(jiān)控,企業(yè)也因此無法獲得IP地址、位置、面部信息等消費(fèi)者數(shù)據(jù)。缺乏數(shù)據(jù)道德的企業(yè)將失去信譽(yù)、顧客和員工。

2019年,波耐蒙研究所 (Ponemon Institute) 開展研究并發(fā)布IBM研究報(bào)告,稱數(shù)據(jù)泄露的平均損失達(dá)到392萬美元。實(shí)際上,2019年上半年,數(shù)據(jù)泄露事件的總數(shù)增加了54%。

企業(yè)會(huì)試圖通過營銷推廣活動(dòng)收集數(shù)據(jù),并將之作為武器。Deep-fake詐騙帶來的損失將超過2.5億美元。企業(yè)將避免與第三方供應(yīng)商分享數(shù)據(jù)。五分之一的企業(yè)必須保護(hù)數(shù)據(jù)不被AI泄露。

隨著數(shù)據(jù)泄露帶來的后果越發(fā)嚴(yán)重,保護(hù)數(shù)據(jù),防止內(nèi)部泄露、數(shù)據(jù)庫曝光、釣魚式詐騙、勒索病毒攻擊及其他風(fēng)險(xiǎn)將成為企業(yè)的最高優(yōu)先事項(xiàng)。

這一切都會(huì)讓營銷團(tuán)隊(duì)在2020年如履薄冰。做好準(zhǔn)備吧!

5. 統(tǒng)一數(shù)據(jù),連接所有點(diǎn)

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為實(shí)現(xiàn)不同的商業(yè)目的,企業(yè)會(huì)運(yùn)行不同的應(yīng)用、使用不同的技術(shù)。這就導(dǎo)致有大量的數(shù)據(jù)可能是結(jié)構(gòu)化的、未結(jié)構(gòu)化的或是半結(jié)構(gòu)化的。由于數(shù)據(jù)來自于不同的數(shù)據(jù)來源,對(duì)于不同的團(tuán)隊(duì)和事業(yè)單位,各自的數(shù)據(jù)庫也不盡相同。

如果沒有一個(gè)管理所有數(shù)據(jù)的中央系統(tǒng),就無法獲得準(zhǔn)確的洞見,這就常常導(dǎo)致做決策時(shí)信息閉塞或不足。但是,如果能夠統(tǒng)一數(shù)據(jù),就能夠更好地完善計(jì)劃、制作預(yù)報(bào)、制定預(yù)算、設(shè)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)。

去年,谷歌提出了整合應(yīng)用及網(wǎng)頁分析數(shù)據(jù)的方案,將Google Analytics和FirebaseAnalytics(兩者都是谷歌旗下的數(shù)據(jù)分析工具,不同的是后者專為移動(dòng)端設(shè)計(jì))的功能集合在一起。這一方案可謂是及時(shí)雨。希望新技術(shù)能像雨后春筍般涌現(xiàn),為企業(yè)的所有職能部門整合數(shù)據(jù)庫,確定唯一的正確的數(shù)據(jù)來源。

在2020年,越來越多的企業(yè)會(huì)運(yùn)用技術(shù)打通各數(shù)據(jù)庫。實(shí)際上,以后大部分的營銷活動(dòng)都要求企業(yè)內(nèi)部統(tǒng)一對(duì)顧客的理解。與以往相比,這更像是“必然要求”而非“可選項(xiàng)目”。

為了讓企業(yè)能夠穩(wěn)步發(fā)展、做出正確的抉擇,清晰且可行的規(guī)劃必不可少且非常有意義。這要求我們從全局看現(xiàn)有的生態(tài)系統(tǒng),既要看到技術(shù)層面,也要看到非技術(shù)層面。

高德納咨詢公司的尼爾·奧斯蒙也提醒我們,不要濫用“改變”這一詞。他提醒企業(yè),不要掉進(jìn)“改革疲勞癥”的陷阱。他說:“人們上班是為了履行責(zé)任,而非做出改變。如果你迫使他們改變,那是非常累人的。”

所以,從溝通開始吧!幫助他們理解你的規(guī)劃、與你的構(gòu)想相連。建立信任和信心,鼓勵(lì)真正的改變,制定他們能夠理解的清晰計(jì)劃!

 

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 讀芯術(shù)
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