将席卷的六个数据分析走向
发布时间：2021-06-22 18:26:39 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：随着企业转型为数据驱动型企业，数据技术和战略需要开始实现其价值。未来几个月，我们将看到以下四个数据分析趋势。 包括社交媒体、移动端和云计算在内，分析技术和相关数据技术已成为数字时代核心业务的颠覆者。随着2017年企业开始从数据生成组织转向数据驱
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因此，格瑙预测数据治理将成为2018年所有组织的重点工作。
“一个关键的目标应该是建立一种机制，它可以平衡数据、访问、自助服务分析和监管民主化，”格瑙说。“我们以安全的方式构建数据，这将会对每个人产生影响，包括美国国内和海外的客户、媒体、合作伙伴等等。”
多云数据管理专家Veritas Technologies公司的解决方案营销总监Zachary Bosin预测，美国某家公司将成为第一个依据《通用数据保护条例》受到处罚的企业。
“尽管截止日期日益临近，但Veritas公司在全球范围内对企业进行一项调查，其中只有31%的公司认为他们符合《通用数据保护条例》标准，”Bosin说。“对违规行为的处罚是非常严厉的，而且这一规定将影响到任何与欧盟公民打交道的公司。”
元数据管理工作仍在不断普及
当然，这不仅仅是《通用数据保护条例》。数据洪流持续增长，为此世界各国政府正在制定新的法规。在组织内部，各个团队对数据的访问量比以往任何时候都多。这一切都提升了数据治理以及数据质量、数据集成和元数据管理的重要性。
“进行元数据管理并确保《通用数据保护条例》等数据隐私法规融入到人工智能和物联网等早期技术发展潮流中，但2018年出乎意料的趋势将是数据管理技术的融合，”数据和分析软件提供商Infogix的产品管理高级副总裁艾米莉·华盛顿(Emily Washington)说。“如果企业想要成功利用大数据和分析来创造更好的客户体验，实现业务目标，获得竞争优势，并最终成为市场领导者，那么他们就需要不断地评估如何来简化整体技术堆栈。”
获取有用的见解并提高运营效率，这需要使用灵活的集成工具，这些工具使用户能够快速采集、准备、分析和管理数据，威廉姆斯说。元数据管理对于支持在企业数据环境中进行数据治理、法规遵从性和满足数据管理需求尤为重要。
预测分析有助于提高数据质量
随着数据项目投入生产，数据质量越来越受到关注。而随着物联网进一步发展，情况尤其如此。Infogix公司表示，2018年各个组织将转向使用机器学习算法，以加强数据质量异常检测。通过使用历史模式来预测未来的数据质量结果，企业可以动态检测可能会被忽略的异常数据，或者可能之后只会通过人工干预来发现异常数据。
“随着更多数据通过物联网等技术而产生，对其管理和利用变得越来越困难，”华盛顿说。 “集成的自助服务工具为企业数据格局提供了一个全面的视角，从而我们可做出有意义的和及时的决策。对于成功实施数据分析计划，解决数据治理和隐私需求，货币化数据资产，以及我们成功进入2018年，企业数据资产的完全透明是至关重要的。”
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