2023年十大未来数据分析趋势

2024-12-01 13:29

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目前，数据分析在预测未来方面发挥了更重要的作用，因为越来越多的行业诉诸于分析和解释数据来预估未来会发生什么。越来越多的分析师和企业正朝着改进、简化和增强数据使用方式的目标走到一起。近年来，数据分析师的职位列表数量稳步上升。在本文中，我们将介绍数据分析的十大趋势，这些趋势彻底改变了企业处理从教育到经济再到环境的所有事情的方式，以及如何使用数据做出更明智的决策。

数据分析的十大未来趋势

1）人工智能

近年来，有许多技术进步彻底改变了全球企业的运营方式，包括机器学习、人工智能、机器人和自动化等。

数据分析随着人工智能的普及迅速发展，提高了人类在个人和专业层面的能力，并帮助企业更好地了解他们收集的数据。在商业环境发生巨大变化的情况下，使历史数据有些过时。

与传统的人工智能技术不同，市场上现有大量新的可扩展和聪明的人工智能和机器学习技术，能够处理小数据集。从长远来看，企业将通过制定高效和有效的流程，从人工智能系统中受益匪浅。人工智能可以通过多种方式提高商业价值。这包括预测客户需求以增加销售额，提高仓库库存水平，以及加快交货时间以提高客户满意度。

因此，一个好的人工智能系统可以具有高度的适应性，保护个人信息，更快，并提供更高的投资回报。

2）数据民主化

数据民主化旨在使组织的所有成员（无论技术专长如何）都能舒适地与数据交互并自信地进行讨论，最终导致更好的决策和客户体验。

如今，公司正在将数据分析作为任何新项目的核心元素和关键业务驱动因素。通过数据民主化，非技术用户可以收集和分析数据，而无需数据管理员、系统管理员或 IT 人员的帮助。

人工智能作为确保包容性教育以及改善弱势社区生活质量的工具，在全球范围内也被证明是有益的。通过即时访问和理解数据，团队可以更快地做出决策。民主化的数据环境是管理大数据和实现其潜力的重要方面。如今，为员工提供正确工具和理解的企业能够更好地做出决策并提供卓越的客户服务。

3）边缘计算

随着5G的出现，边缘计算在各行各业创造了大量的机会。

在边缘计算领域，计算和数据存储可以更接近数据的来源，使数据更准确，更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行动，并允许执行连续操作。毫无疑问，边缘数据处理的速度将大大加快，从目前的10%到2025年可能会达到75%。

此外，嵌入边缘计算的 IoT 设备能够提高速度、敏捷性和更大的灵活性。另外，它还可以执行实时分析并实现自主行为。由于边缘计算消耗的带宽更少，因此是处理大量数据的有效方法。除了降低开发成本外，边缘计算还有助于从远程位置操作软件。

4）增强分析

在当今的预测分析世界中，增强分析是您将看到的主要趋势之一。增强分析使用机器学习和自然语言处理来自动化和处理数据，并从中获取见解，否则这些数据将由数据科学家或专家处理。增强的分析解决方案可以帮助业务用户和高管更好地了解其业务环境，提出相关问题，并更快地发现见解。此外，增强分析可帮助分析师和高级用户执行更全面的分析和数据准备任务，即使他们不具备深入的分析专业知识。

5）数据结构

数据结构是一组体系结构和服务，可在跨多个云的各种端点之间提供一致的功能，并提供端到端解决方案。

作为一个功能强大的架构，数据结构创建了一个通用的数据管理实践和实用性，我们可以在各种本地云和边缘设备上进行扩展。最后，数据结构改进了组织内数据的使用，并将设计、部署和运营数据管理任务减少了 70%。

随着业务步伐的不断加快和数据变得越来越复杂，越来越多的组织将依赖此框架，因为它易于使用，易于重新利用，并且可以与数据中心技能，不同的集成风格和其他技术进步相结合。

6）数据即服务

数据即服务（简称DaaS）是一种基于云的软件工具，用于分析和管理数据，例如数据仓库和商业智能工具，可以随时随地运行。

从本质上讲，数据即服务允许订阅者通过互联网在线访问，使用和共享数字文件。目前，医疗保健行业的DaaS行业看到了增长机会。随着用户对高速互联网的访问增加，预计DaaS也将具有更广泛的覆盖范围。DaaS最终将提高企业内部的生产力水平。

在大数据分析中，使用 DaaS 将简化分析师的业务审查任务，并使跨部门和跨行业共享数据变得更加容易。由于越来越多的企业正在转向云来使其基础架构和工作负载现代化，因此DaaS已成为集成，管理，存储和分析数据的更常用方法。

7）自然语言处理

NLP是多年来发展起来的计算机科学，语言学和人工智能的众多子领域之一。

该学科主要关注人类语言与计算机之间的交互，特别是如何对计算机进行编程，使其能够识别，分析和处理来自自然语言的大量信息，从而提高其智能。

NLP旨在阅读和解释人类语言。预计NLP在监控和跟踪市场情报方面将变得越来越重要，因为企业利用数据和信息来制定未来战略。

NLP技术（如句法和语义分析）需要使用语法规则从每个句子中提取重要信息的算法。与处理数据或文本含义的语义分析相反，句法分析侧重于与数据/文本相关的句子和语法问题。

8）数据分析自动化

数据分析自动化是指使用计算机系统和流程自动执行分析任务，以最大限度地减少人为参与。

数据分析流程的自动化会对许多企业的生产力产生重大影响。此外，它还为分析过程自动化（APA）铺平了道路。

众所周知，分析过程自动化有助于解锁预测性和规范性见解，从而更快地获胜并提高投资回报率。该技术将提高生产力并提高数据利用率。此工具具有一个值得注意的功能：它可以搜索分类数据以创建一组相关要素。

9）数据治理

数据治理是确保高质量数据并提供平台的过程，以便在组织内安全地实现数据共享，同时遵守与数据安全和隐私相关的任何法规。

通过实施必要的安全措施，数据治理策略可确保数据保护并最大限度地提高数据的价值。没有有效的数据治理计划可能会导致违规行为和罚款，数据质量差，影响业务决策，查找正确数据的问题，分析延迟，错失机会以及训练不足的AI模型。

通过使数据民主化，有可能将数据嵌入到决策的各个方面，并在用户之间建立信任，增加品牌的价值，并降低违反法规要求的可能性。

10）基于云的自助式数据分析

通过基于云的管理系统，自助式数据分析已成为数据分析的下一件大事。

人力资源和财务领导者正在引领这一运动，大力投资基于云的技术解决方案，使所有用户都可以直接访问他们所需的信息。自助式分析能够将数据直接放在它所要服务的用户的手中和头上。

借助由云提供支持的自助式分析，您可以增强竞争优势并提高效率。将基于云的分析整合到您的财务或人力资源平台中，可确保用户只能访问所需的数据。自助式分析最终可以从内到外改变公司的各个方面。例如，首席财务官（CFO）可能会向 HR 部门、市场营销部门、产品部门、销售部门和运营部门提供财务信息，以便他们可以进行自己的数据发现和可视化分析，并确定其操作的有效性。