隨著數(shù)字世界的不斷發(fā)展,，越來越多的企業(yè)組織開始實施數(shù)據(jù)驅動型（data-driven）發(fā)展模型，來增強客戶體驗,、降低生產(chǎn)成本,、優(yōu)化運營流程,，以及覆蓋更廣泛的客戶群。除此之外,，通過大數(shù)據(jù)分析,，有助于增強關鍵信息技術應用的安全性也正吸引著許多公司的關注。在此背景下,，更加先進的大數(shù)據(jù)分析應用趨勢正不斷涌現(xiàn)并蓬勃發(fā)展,，朝著改進、簡化和增強大數(shù)據(jù)使用方式的目標快速前進,。
在本文中,，我們收集整理了行業(yè)專家對大數(shù)據(jù)分析技術未來發(fā)展的十大趨勢預測。企業(yè)應該充分了解這些趨勢,，因為它們可以幫助企業(yè)應對日益普遍的創(chuàng)新變化和不確定性,。同時，企業(yè)更應該順應這些趨勢并盡快做好準備,，這樣才不會被未來的技術發(fā)展所淘汰,。
1 數(shù)據(jù)民主化（Data Democratization）
數(shù)據(jù)民主化旨在使組織的所有成員，特別是非專業(yè)性成員,，都能輕松地應用數(shù)據(jù)資源并開展應用分析,，最終推動更好的決策和客戶體驗。如今,，很多企業(yè)開始將大數(shù)據(jù)分析作為新項目創(chuàng)建的核心元素和關鍵驅動因素,。通過數(shù)據(jù)民主化，非技術用戶也可以在沒有數(shù)據(jù)管理員、系統(tǒng)管理員或IT人員的幫助下收集和分析數(shù)據(jù),。通過對數(shù)據(jù)的即時訪問和理解,，業(yè)務團隊可以更快地做出決策。一個民主化的數(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,。那些為員工配備正確工具和理解能力的企業(yè)將能夠更好地做出決策并提供更完善的客戶服務,。
02 邊緣計算（Edge Computing）
隨著5G技術的成熟，為邊緣計算的行業(yè)應用創(chuàng)造了大量的機會,。在邊緣計算的世界中,，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)處理的速度將在今后幾年中大幅提高,。嵌入邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備具有速度,、敏捷性和更大的靈活性等優(yōu)勢。它還可以執(zhí)行實時分析并實現(xiàn)自主行為,。此外,，邊緣計算消耗的網(wǎng)絡帶寬會更少，因此是處理大量數(shù)據(jù)的有效方法,。
03 增強分析（Augmented Analytics）
在大數(shù)據(jù)分析領域,，增強分析是我們已經(jīng)看到的主要發(fā)展趨勢之一。增強分析使用機器學習和自然語言處理（NLP）來自動化和處理數(shù)據(jù),，并從中獲取有價值的信息,。增強分析解決方案可以幫助企業(yè)業(yè)務部門和管理層更好地了解其業(yè)務發(fā)展環(huán)境，提出相關問題,，并更快地找到解決方案,。此外，增強分析還可以幫助數(shù)據(jù)分析師執(zhí)行更徹底的分析和數(shù)據(jù)準備任務,，最大化數(shù)據(jù)的可利用價值,。
04 數(shù)據(jù)編織（Data Fabric）
在Gartner最新發(fā)布的《2022年重要戰(zhàn)略技術趨勢》，數(shù)據(jù)編織（Data Fabric）赫然在列,。Gartner將其定義為“包含數(shù)據(jù)和連接的集成層,，通過對現(xiàn)有的、可發(fā)現(xiàn)的和可推斷的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行持續(xù)分析,，來支持數(shù)據(jù)系統(tǒng)跨平臺的設計,、部署和使用,，從而實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)交付?！弊鳛橐粋€功能強大的技術架構，數(shù)據(jù)編織提供了一種通用的大數(shù)據(jù)分析管理方法論,，可以在更廣泛的本地云和邊緣設備上進行擴展,。同時，數(shù)據(jù)編織技術還有望改進組織內(nèi)數(shù)據(jù)的使用,，減少了70%的設計,、部署和運營數(shù)據(jù)管理任務。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)體系的復雜化,，越來越多的組織將依賴該框架,，因為它將簡化企業(yè)對數(shù)據(jù)的使用難度，并且可以與不同的應用系統(tǒng)集成整合,。
05 人工智能（AI）
近年來,，以人工智能為代表的技術進步徹底改變了全球企業(yè)的運作方式，而大數(shù)據(jù)分析應用正是隨著人工智能的發(fā)展而不斷演進,，提升了人類社會在多個層面的分析決策能力,。自新冠疫情爆發(fā)以來，企業(yè)業(yè)務環(huán)境發(fā)生了巨大的變化,，大量新的可擴展,、更聰明的人工智能和機器學習技術開始，能夠處理更靈活的數(shù)據(jù)集,。
從長遠來看,，大數(shù)據(jù)分析將從人工智能能力發(fā)展中受益匪淺，人工智能可以通過多種方式提高數(shù)據(jù)分析的價值,。這包括預測客戶需求以增加銷售額,，提高倉庫庫存水平，加快交貨時間以提高客戶滿意度,。一個好的人工智能系統(tǒng)可以具有高度適應性,，能夠保護個人信息，運行速度更快,，并提供更高的投資回報率,。
06 數(shù)據(jù)即服務（DaaS）
數(shù)據(jù)即服務（DaaS）是一種基于云的應用工具，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（BI）工具,，它們可以隨時隨地運行。從本質上講,，數(shù)據(jù)即服務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。隨著用戶對高速互聯(lián)網(wǎng)應用的增加，預計DaaS的使用范圍也將進一步擴大,。DaaS在大數(shù)據(jù)分析中的使用將簡化數(shù)據(jù)分析師的業(yè)務審查任務,，并使跨部門和行業(yè)的大數(shù)據(jù)資源共享變得更加容易。由于越來越多的企業(yè)正轉向云來升級其基礎設施和工作負載,，DaaS將會成為集成,、管理、存儲和分析數(shù)據(jù)的一種更常見方法,。
07 自然語言處理（NLP）
自然語言處理（NLP）是計算機科學,、語言學和人工智能技術多年來融合發(fā)展的一個子領域，主要關注人類語言與計算機系統(tǒng)之間的交互,，特別是如何對計算機進行科學編程,，使其能夠準確識別、分析和處理自然語言的大量信息,，從而進一步提高它們的智能性,。NLP旨在閱讀和解釋人類語言。隨著企業(yè)加速利用大數(shù)據(jù)信息制定未來戰(zhàn)略,，預計NLP在監(jiān)控和跟蹤各種情報信息方面將變得越來越重要,。諸如句法和語義分析等NLP技術，將會使用語法規(guī)則從每個句子中提取重要信息的算法,。
08 數(shù)據(jù)分析自動化
數(shù)據(jù)分析自動化是指通過計算機系統(tǒng)和流程將分析任務自動化,，以最大限度地減少人為參與。大數(shù)據(jù)分析流程的自動化會對企業(yè)生產(chǎn)力提升產(chǎn)生重大影響,。此外,，它還為分析過程自動化（APA）鋪平了道路，這有助于解鎖預測性和規(guī)范性見解,，提高生產(chǎn)力以及數(shù)據(jù)利用率,。值得一提的是，數(shù)據(jù)分析自動化有一個顯著的特征：它可以通過搜索分類數(shù)據(jù)來創(chuàng)建一組相關要素,。目前比較流行的數(shù)據(jù)分析軟件有IBM analytics,、Apache Spark、Apache Hadoop和SAP,。
09 數(shù)據(jù)安全治理
數(shù)據(jù)安全治理是確保數(shù)據(jù)質量和可用性的過程,，以便數(shù)據(jù)能夠在組織內(nèi)安全地被使用，同時遵守與數(shù)據(jù)安全,、隱私保護相關的各項法規(guī),。通過實施必要的安全措施，數(shù)據(jù)安全治理策略確保了數(shù)據(jù)保護并最大化數(shù)據(jù)的價值,。如果沒有有效的數(shù)據(jù)治理程序,，可能會導致違規(guī)使用和處罰,、數(shù)據(jù)質量差、誤導業(yè)務決策,、分析延遲以及AI模型訓練不足等后果,。
10 基于云的自助分析
通過基于云的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，自助式數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析發(fā)展的下一個重要目標,。通過自助式分析服務,，能夠將數(shù)據(jù)安全地推送到它所要服務的用戶手中。借助云技術支持的自助式分析,，企業(yè)可以增強競爭優(yōu)勢并提高效率。將基于云的大數(shù)據(jù)分析能力整合到各種業(yè)務應用平臺中,，可以確保用戶只能訪問他們所需的數(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,，首席財務官（CFO）可能會向人力資源（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信息,，以便他們能夠獨立開展數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和可視化分析，并確定其操作的可靠性與有效性,。
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