在商業(yè)格局快速發(fā)展和變化的時代，數(shù)據(jù)收集和分析成為塑造每個新細(xì)分市場命運的關(guān)鍵因素，無論是醫(yī)療保健行業(yè)還是在線客戶服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，甚至是在線銀行服務(wù)。 當(dāng)前，推動市場加速發(fā)展的一些關(guān)鍵趨勢包括大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的進(jìn)步，這些進(jìn)步正在改變?nèi)蚱髽I(yè)的運營方式。隨著越來越多的企業(yè)實施數(shù)據(jù)驅(qū)動型模型，數(shù)據(jù)分析行業(yè)正在穩(wěn)步增長。

目前，數(shù)據(jù)分析在預(yù)測未來方面發(fā)揮了更重要的作用，因為越來越多的行業(yè)訴諸于分析和解釋數(shù)據(jù)來預(yù)估未來會發(fā)生什么。越來越多的分析師和企業(yè)正朝著改進(jìn)、簡化和增強數(shù)據(jù)使用方式的目標(biāo)走到一起。 近年來，數(shù)據(jù)分析師的職位列表數(shù)量穩(wěn)步上升。在本文中，我們將介紹數(shù)據(jù)分析的十大趨勢，這些趨勢徹底改變了企業(yè)處理從教育到經(jīng)濟(jì)再到環(huán)境的所有事情的方式，以及如何使用數(shù)據(jù)做出更明智的決策。

數(shù)據(jù)分析的十大未來趨勢

1）人工智能

近年來，有許多技術(shù)進(jìn)步徹底改變了全球企業(yè)的運營方式，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、機(jī)器人和自動化等。

數(shù)據(jù)分析隨著人工智能的普及迅速發(fā)展，提高了人類在個人和專業(yè)層面的能力，并幫助企業(yè)更好地了解他們收集的數(shù)據(jù)。在商業(yè)環(huán)境發(fā)生巨大變化的情況下，使歷史數(shù)據(jù)有些過時。

與傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)不同，市場上現(xiàn)有大量新的可擴(kuò)展和聰明的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠處理小數(shù)據(jù)集。 從長遠(yuǎn)來看，企業(yè)將通過制定高效和有效的流程，從人工智能系統(tǒng)中受益匪淺。人工智能可以通過多種方式提高商業(yè)價值。這包括預(yù)測客戶需求以增加銷售額，提高倉庫庫存水平，以及加快交貨時間以提高客戶滿意度。

因此，一個好的人工智能系統(tǒng)可以具有高度的適應(yīng)性，保護(hù)個人信息，更快，并提供更高的投資回報。

2）數(shù)據(jù)民主化

數(shù)據(jù)民主化旨在使組織的所有成員（無論技術(shù)專長如何）都能舒適地與數(shù)據(jù)交互并自信地進(jìn)行討論，最終導(dǎo)致更好的決策和客戶體驗。

如今，公司正在將數(shù)據(jù)分析作為任何新項目的核心元素和關(guān)鍵業(yè)務(wù)驅(qū)動因素。通過數(shù)據(jù)民主化，非技術(shù)用戶可以收集和分析數(shù)據(jù)，而無需數(shù)據(jù)管理員、系統(tǒng)管理員或 IT 人員的幫助。

人工智能作為確保包容性教育以及改善弱勢社區(qū)生活質(zhì)量的工具，在全球范圍內(nèi)也被證明是有益的。通過即時訪問和理解數(shù)據(jù)，團(tuán)隊可以更快地做出決策。民主化的數(shù)據(jù)環(huán)境是管理大數(shù)據(jù)和實現(xiàn)其潛力的重要方面。如今，為員工提供正確工具和理解的企業(yè)能夠更好地做出決策并提供卓越的客戶服務(wù)。

3）邊緣計算

隨著5G的出現(xiàn)，邊緣計算在各行各業(yè)創(chuàng)造了大量的機(jī)會。

在邊緣計算領(lǐng)域，計算和數(shù)據(jù)存儲可以更接近數(shù)據(jù)的來源，使數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確，更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行動，并允許執(zhí)行連續(xù)操作。毫無疑問，邊緣數(shù)據(jù)處理的速度將大大加快，從目前的10%到2025年可能會達(dá)到75%。

此外，嵌入邊緣計算的 IoT 設(shè)備能夠提高速度、敏捷性和更大的靈活性。另外，它還可以執(zhí)行實時分析并實現(xiàn)自主行為。 由于邊緣計算消耗的帶寬更少，因此是處理大量數(shù)據(jù)的有效方法。除了降低開發(fā)成本外，邊緣計算還有助于從遠(yuǎn)程位置操作軟件。

4）增強分析

在當(dāng)今的預(yù)測分析世界中，增強分析是您將看到的主要趨勢之一。增強分析使用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理來自動化和處理數(shù)據(jù)，并從中獲取見解，否則這些數(shù)據(jù)將由數(shù)據(jù)科學(xué)家或?qū)＜姨幚?。增強的分析解決方案可以幫助業(yè)務(wù)用戶和高管更好地了解其業(yè)務(wù)環(huán)境，提出相關(guān)問題，并更快地發(fā)現(xiàn)見解。此外，增強分析可幫助分析師和高級用戶執(zhí)行更全面的分析和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù)，即使他們不具備深入的分析專業(yè)知識。

5）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一組體系結(jié)構(gòu)和服務(wù)，可在跨多個云的各種端點之間提供一致的功能，并提供端到端解決方案。

作為一個功能強大的架構(gòu)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)創(chuàng)建了一個通用的數(shù)據(jù)管理實踐和實用性，我們可以在各種本地云和邊緣設(shè)備上進(jìn)行擴(kuò)展。最后，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)改進(jìn)了組織內(nèi)數(shù)據(jù)的使用，并將設(shè)計、部署和運營數(shù)據(jù)管理任務(wù)減少了 70%。

隨著業(yè)務(wù)步伐的不斷加快和數(shù)據(jù)變得越來越復(fù)雜，越來越多的組織將依賴此框架，因為它易于使用，易于重新利用，并且可以與數(shù)據(jù)中心技能，不同的集成風(fēng)格和其他技術(shù)進(jìn)步相結(jié)合。

6）數(shù)據(jù)即服務(wù)

數(shù)據(jù)即服務(wù)（簡稱DaaS）是一種基于云的軟件工具，用于分析和管理數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能工具，可以隨時隨地運行。

從本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)即服務(wù)允許訂閱者通過互聯(lián)網(wǎng)在線訪問，使用和共享數(shù)字文件。目前，醫(yī)療保健行業(yè)的DaaS行業(yè)看到了增長機(jī)會。隨著用戶對高速互聯(lián)網(wǎng)的訪問增加，預(yù)計DaaS也將具有更廣泛的覆蓋范圍。DaaS最終將提高企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)力水平。

在大數(shù)據(jù)分析中，使用 DaaS 將簡化分析師的業(yè)務(wù)審查任務(wù)，并使跨部門和跨行業(yè)共享數(shù)據(jù)變得更加容易。由于越來越多的企業(yè)正在轉(zhuǎn)向云來使其基礎(chǔ)架構(gòu)和工作負(fù)載現(xiàn)代化，因此DaaS已成為集成，管理，存儲和分析數(shù)據(jù)的更常用方法。

7）自然語言處理

NLP是多年來發(fā)展起來的計算機(jī)科學(xué)，語言學(xué)和人工智能的眾多子領(lǐng)域之一。

該學(xué)科主要關(guān)注人類語言與計算機(jī)之間的交互，特別是如何對計算機(jī)進(jìn)行編程，使其能夠識別，分析和處理來自自然語言的大量信息，從而提高其智能。

NLP旨在閱讀和解釋人類語言。預(yù)計NLP在監(jiān)控和跟蹤市場情報方面將變得越來越重要，因為企業(yè)利用數(shù)據(jù)和信息來制定未來戰(zhàn)略。

NLP技術(shù)（如句法和語義分析）需要使用語法規(guī)則從每個句子中提取重要信息的算法。與處理數(shù)據(jù)或文本含義的語義分析相反，句法分析側(cè)重于與數(shù)據(jù)/文本相關(guān)的句子和語法問題。

8）數(shù)據(jù)分析自動化

數(shù)據(jù)分析自動化是指使用計算機(jī)系統(tǒng)和流程自動執(zhí)行分析任務(wù)，以最大限度地減少人為參與。

數(shù)據(jù)分析流程的自動化會對許多企業(yè)的生產(chǎn)力產(chǎn)生重大影響。此外，它還為分析過程自動化（APA）鋪平了道路。

眾所周知，分析過程自動化有助于解鎖預(yù)測性和規(guī)范性見解，從而更快地獲勝并提高投資回報率。該技術(shù)將提高生產(chǎn)力并提高數(shù)據(jù)利用率。此工具具有一個值得注意的功能：它可以搜索分類數(shù)據(jù)以創(chuàng)建一組相關(guān)要素。

9）數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理是確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)并提供平臺的過程，以便在組織內(nèi)安全地實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，同時遵守與數(shù)據(jù)安全和隱私相關(guān)的任何法規(guī)。

通過實施必要的安全措施，數(shù)據(jù)治理策略可確保數(shù)據(jù)保護(hù)并最大限度地提高數(shù)據(jù)的價值。沒有有效的數(shù)據(jù)治理計劃可能會導(dǎo)致違規(guī)行為和罰款，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，影響業(yè)務(wù)決策，查找正確數(shù)據(jù)的問題，分析延遲，錯失機(jī)會以及訓(xùn)練不足的AI模型。

通過使數(shù)據(jù)民主化，有可能將數(shù)據(jù)嵌入到?jīng)Q策的各個方面，并在用戶之間建立信任，增加品牌的價值，并降低違反法規(guī)要求的可能性。

10）基于云的自助式數(shù)據(jù)分析

通過基于云的管理系統(tǒng)，自助式數(shù)據(jù)分析已成為數(shù)據(jù)分析的下一件大事。

人力資源和財務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者正在引領(lǐng)這一運動，大力投資基于云的技術(shù)解決方案，使所有用戶都可以直接訪問他們所需的信息。自助式分析能夠?qū)?shù)據(jù)直接放在它所要服務(wù)的用戶的手中和頭上 。

借助由云提供支持的自助式分析，您可以增強競爭優(yōu)勢并提高效率。將基于云的分析整合到您的財務(wù)或人力資源平臺中，可確保用戶只能訪問所需的數(shù)據(jù)。自助式分析最終可以從內(nèi)到外改變公司的各個方面。例如，首席財務(wù)官 （CFO） 可能會向 HR 部門、市場營銷部門、產(chǎn)品部門、銷售部門和運營部門提供財務(wù)信息，以便他們可以進(jìn)行自己的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和可視化分析，并確定其操作的有效性。

結(jié)論

隨著數(shù)字世界的不斷發(fā)展，初創(chuàng)公司、中小企業(yè)和大型組織越來越多地使用數(shù)據(jù)分析來增強客戶體驗、降低成本、優(yōu)化現(xiàn)有流程并覆蓋更廣泛的受眾。除此之外，大數(shù)據(jù)還因其增強關(guān)鍵信息安全性的能力而吸引了許多公司的大量興趣。

隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)分析趨勢可能會在2022年，2023年及以后出現(xiàn)并蓬勃發(fā)展。 根據(jù)本文中討論的 10 大分析趨勢，我們可以得出結(jié)論，企業(yè)在整個商業(yè)世界中正迅速以數(shù)據(jù)為中心。

隨著人工智能（AI），物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和自動化在我們?nèi)粘Ｉ钪械倪M(jìn)步，企業(yè)必須認(rèn)識到這些趨勢，因為它們可以幫助組織應(yīng)對日益普遍的許多變化和不確定性。識別、試驗，然后積極投資于重要且符合您的戰(zhàn)略業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵趨勢。確保你關(guān)注當(dāng)前的趨勢，這樣你就不會被未來的技術(shù)所困擾。

本文出處：??https://www.datasciencecentral.com/top-10-future-data-analytics-trends-in-in-2023/???  本文作者：Sonia Mathias?