Alteryx公司首席數(shù)據(jù)和分析官Alan Jacobson表示，如今的“分析鴻溝”將越來越嚴重。就像廣為人知的“數(shù)字鴻溝”一樣。由于發(fā)生的新冠病毒疫情，許多組織被迫投資于數(shù)據(jù)分析，而另一些組織被迫削減他們認為不重要的支出，以保持業(yè)務正常運轉(zhuǎn)。對這些組織來說，需要對數(shù)據(jù)分析進行適當投資。這意味著分析鴻溝在2021年將會進一步擴大，并且這種趨勢將持續(xù)多年。毫無疑問，各行業(yè)組織的業(yè)務成敗取決于數(shù)據(jù)分析。

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Teradata公司數(shù)據(jù)科學和高級分析產(chǎn)品營銷總監(jiān)Sri Raghavan表示，零散的分析和報告解決方案的時代可能已經(jīng)過去，它們很可能滿足利基業(yè)務用例的需求，這是不可持續(xù)的。組織不能采用高度部門化的分析實施方案，從而無法解決本地化問題，大型組織則無法獲得全部收益。目前的情況將轉(zhuǎn)變?yōu)閷M織訪問的所有數(shù)據(jù)進行分析的能力，這些分析的能力將由具有不同技能的各種興趣小組以協(xié)作的方式實施(例如數(shù)據(jù)科學和業(yè)務領(lǐng)導者)，并全力近乎實時地實施分析見解。換句話說，其分析不再是零散的，并且不僅僅是科學實驗。

Kalypso公司總經(jīng)理George Young表示，規(guī)范分析將是成功實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵組成部分。隨著越來越多的組織收集和分析大量數(shù)據(jù)，高級分析正成為一種主流，在過去三年中，有35%的美國制造商在部署高級分析。為了使人工智能在整個價值鏈中產(chǎn)生重大影響，規(guī)范分析將成為優(yōu)化績效的催化劑。通過利用產(chǎn)品和客戶數(shù)據(jù)為人工智能模型提供有關(guān)如何改進流程、調(diào)整生產(chǎn)和提高效率的建議，規(guī)范性分析將成為在組織內(nèi)部擴展人工智能的重要組成部分。規(guī)范性分析可以根據(jù)不斷變化的條件進行連續(xù)監(jiān)視和調(diào)整，從而通過人工智能模型實現(xiàn)持續(xù)改進。然后，描述性模型可以實現(xiàn)決策自動化，其中模型可以采取最佳行動方案。從預測分析到說明性分析，最終將使制造商在2021年實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

Ness公司全球數(shù)據(jù)、分析和人工智能業(yè)務主管Scott Schlesinger表示，考慮到組織的員工遠程工作以及對信息的渴望，增強分析和自助服務的需求將更加廣泛。作為回應，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析將越來越受到人工智能的影響。遠程勞動力的增加將對增強的分析產(chǎn)生更大的需求，在這種分析中，個人用戶將通過創(chuàng)建查詢的過程獲得對其數(shù)據(jù)問題的即時回答。人們看到了數(shù)據(jù)分析和人工智能在基礎(chǔ)設(shè)施和分析師這兩個領(lǐng)域的融合。人們開始意識到，他們有不同的數(shù)據(jù)管道為分析引擎提供數(shù)據(jù)，他們正在為機器學習構(gòu)建不同的堆棧。人們看到的不是兩個完全獨立的堆棧，而是將這些堆棧聚合到一個更易于維護的基礎(chǔ)設(shè)施中，同時確保使用相同的數(shù)據(jù)來提供兩個數(shù)據(jù)引擎。關(guān)于信息的渴望和彌合使用數(shù)據(jù)回答問題的差距將發(fā)生第二次融合。傳統(tǒng)的分析將開始受到人工智能的更多干擾。分析平臺(例如Tableau、Power BI等)將開始被機器人和虛擬助理取代，而這些機器人和虛擬助理本質(zhì)上是會話式的。此外還預計自然語言處理(NLP)將在2021年得到更廣泛的應用。

Signals Analytics公司首席營銷官Frances Zelazny表示，尤其是在數(shù)據(jù)和分析方面，IT部門與其他部門之間的界限將繼續(xù)模糊。數(shù)據(jù)和分析有可能推動非常積極和有意義的業(yè)務成果，當它發(fā)生時，往往也有強大的跨不同職能領(lǐng)域的合作，因為每個人在分析方法方面都有責任。數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)讀寫能力、開放數(shù)據(jù)平臺、組織不同部分數(shù)據(jù)的集成和利用等領(lǐng)域?qū)⑹箻I(yè)務用戶能夠執(zhí)行傳統(tǒng)上為IT團隊保留的任務，業(yè)務部門生成的數(shù)據(jù)將輸入IT管理的平臺。再加上數(shù)據(jù)科學家和分析專業(yè)人士的短缺，這也意味著數(shù)據(jù)平臺將變得更加無縫和易于部署，以便組織的所有部門都能夠利用它。

ThoughtSpot公司首席執(zhí)行官Sudheesh Nair表示，隨著數(shù)據(jù)素養(yǎng)的提高，分析技能將成為所有業(yè)務專業(yè)人員的常識，并開始從求職者的簡歷中消失。就像現(xiàn)在不太可能需要填寫“Office熟練程度”欄目一樣，將來也不太可能看到填寫“數(shù)據(jù)熟練程度”欄目。人們進入了第三次分析浪潮，并期望無需專家的幫助即可與數(shù)據(jù)進行交互。如果無法將硬數(shù)據(jù)與業(yè)務環(huán)境相結(jié)合來定義和執(zhí)行策略，那么將在工作場所中陷入困境。 2021年及以后的組織的理想人選是既能理解又能描述數(shù)據(jù)的人員，因為在短短的幾年內(nèi)，數(shù)據(jù)素養(yǎng)將成為組織雇主的要求和期望。那些希望獲得成功的組織現(xiàn)在需要招聘這些人才。

Ahana公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官(CTO)Dave Simmen表示，隨著組織將數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)移到聯(lián)合(采用引擎查詢不同的源)、分解(計算與存儲獨立、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)湖獨立)堆棧的過程中，將會看到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和緊密耦合的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)被降級到原有的工作負載。但是就這一轉(zhuǎn)變而言，有一件事將保持不變，SQL將繼續(xù)成為分析的通用語言。數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家和產(chǎn)品經(jīng)理以及他們的數(shù)據(jù)庫管理員將使用SQL進行分析。

Push Technology公司首席執(zhí)行官Sean Bowen表示，很多組織都在逐步擴展其對分析系統(tǒng)的使用，但面臨對需要可以執(zhí)行實時數(shù)據(jù)整理的事件數(shù)據(jù)平臺的挑戰(zhàn)。在2021年，組織將需要智能數(shù)據(jù)平臺，這些平臺可以使用各種格式、大小或速度的各種來源的靜態(tài)數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù)。并將數(shù)據(jù)實時地傳輸?shù)较到y(tǒng)、設(shè)備和應用程序。

SingleStore公司首席執(zhí)行官Raj Verma表示，針對所有數(shù)據(jù)工作負載的SQL查詢。前進的道路不僅取決于自動化，還取決于使分析可訪問和可共享的速度和范圍。分析為組織下一步應該如何做使客戶和員工感到滿意提供了明確的方向。管理數(shù)據(jù)不再是一種奢侈舉措，而是一種必要，它決定了組織將取得多大的成功。如果可以消除數(shù)據(jù)管理的復雜性或成本，那將非常有效。最終，該領(lǐng)域的贏家將消除數(shù)據(jù)管理的復雜性和成本，并且工作負載將被統(tǒng)一，因此組織可以編寫SQL查詢來管理和訪問跨多個數(shù)據(jù)駐留的所有工作負載。

Aluxio公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Haoyuan Li表示，不同平臺/團隊在過去提供了人工智能和分析功能。多年來，人們看到平臺正在融合，并且人工智能團隊更加專注于算法方面，而人工智能和分析平臺團隊進行了合并，以提供用于分析和人工智能用例的軟件基礎(chǔ)設(shè)施。

數(shù)據(jù)專業(yè)人員對廣大公眾有責任。在意識到潛在濫用嚴重性的有意識的組織的領(lǐng)導下，將在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域內(nèi)朝著道德規(guī)范邁進。也許一些國家政府部門將通過某些法規(guī)干預，但相信科技公司將負責這項指控。Facebook公司對參與度數(shù)據(jù)所做的事情不是違法的，但是已經(jīng)看到，它可能對人們的個人習慣產(chǎn)生不利影響。

Denodo公司數(shù)據(jù)架構(gòu)高級副總裁Paul Moxon表示，情感是影響客戶行為的關(guān)鍵因素，對組織品牌忠誠度有很大影響。因此，對于組織來說，找到一種在客戶決策過程中衡量客戶情緒的方法越來越有用。情緒分析專注于研究和識別人類情緒的全部范圍，其中包括情緒、態(tài)度和個性。它使用預測模型和人工智能/機器學習來分析人類動作、單詞選擇、語音音調(diào)和面部表情。情緒分析可以幫助組織建立更全面的客戶資料，了解如何影響情緒并開發(fā)針對個人的定制產(chǎn)品和服務?？绲赜?、社交網(wǎng)絡和評論網(wǎng)站的有關(guān)產(chǎn)品和服務的情感分析，使組織可以更好地理解和提高客戶滿意度。通過使用情感分析，組織可以更好地了解其營銷和服務如何影響情感，從而提供更積極的客戶體驗。

Heap公司首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Matin Movassate表示，正確進行產(chǎn)品分析非常困難。每次交互都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并通過挖掘大量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)“大海撈針”的洞察力需要大量的精力、紀律和時間來使其發(fā)揮作用。這些進入壁壘意味著數(shù)據(jù)分析通常僅限于擁有足夠資源，帶寬和知識以正確執(zhí)行的組織。但這也是一門越來越重要的學科。甚至在新冠病毒疫情發(fā)生之前，消費者與品牌的互動通常都在數(shù)字平臺上進行，而現(xiàn)在它們幾乎都在那里。那里有大量信息可以解釋每次互動的投資回報率，毫無疑問，其中一些信息可能會改變游戲規(guī)則。但是坦率地說，如果必須努力工作以從某件事中獲得價值，那么將不太可能始終如一地實現(xiàn)它。分析將不再是一種被動的游戲，而是收集分析人員必須篩選以發(fā)現(xiàn)這些見解的數(shù)據(jù)。