大数据和分析解决措施如何在数字时代彻底改变业务?

发布时间：2021-08-30 19:08:03 所属栏目：大数据来源：互联网

导读：如今的技术在不断地发展。无论是自动驾驶汽车、机器人还是重型自动机械，技术只会随着时间的推移而变得更好。然而，很多技术在很大程度上依赖于数据、各种规模和类型企业的信息，以及解释这些数据和信息的高级分析技术。由于大数据在推动组织数字化转型方面

如今的技术在不断地发展。无论是自动驾驶汽车、机器人还是重型自动机械，技术只会随着时间的推移而变得更好。然而，很多技术在很大程度上依赖于数据、各种规模和类型企业的信息，以及解释这些数据和信息的高级分析技术。由于大数据在推动组织数字化转型方面起着至关重要的作用，数据分析使企业领导者能够分析他们的数据，并从中获得有意义的见解。大数据分析使企业能够做出数据驱动的决策，从而改善与业务相关的结果。

随着其采用率的快速上升，大数据分析市场规模预计到2022年将达到2743亿美元，2018～2022年的复合年增长率为13.2%。

以下是2021年及以后将占据主导地位的顶级大数据和分析趋势：

1.决策智能

决策智能涉及各种决策方法来设计、建模、调整、部署和跟踪决策模型和过程。它还包含一个框架，将基于规则的方法等传统技术与人工智能和机器学习等先进技术结合起来。预计未来许多组织都会有分析师实践决策智能，其中包括决策建模。

2.X分析

由Gartner公司首先提出的X分析是数据分析中的一个总括术语。由于这一新概念将在未来几年获得广泛关注，X是指一系列的不同结构化和非结构化内容的数据变量，如文本分析、视频分析、音频分析等。X分析将被数据和分析领导者用于解决社会挑战，其中包括气候变化、疾病预防和野生动物保护。

3.数据操作

DataOps是一种敏捷的、面向过程的方法，用于开发和提供分析。它将DevOps团队与数据科学家聚集在一起，提供支持数据驱动企业的工具、流程和组织结构。DataOps团队重视有效的分析，通过他们提供的见解来衡量数据分析的性能。他们也接受变化，总是寻求不断了解不断变化的客户需求。

4.增强分析

现在数据无处不在，每分钟都有更多的数据产生。使用增强分析可以通过使用人工智能和机器学习创建、开发和共享数据分析来增强数据分析。它提高了数据分析过程的效率，为企业提供了能够在短时间内回答基于数据的问题的工具，并帮助企业在竞争中保持领先地位。

5.混合云

云计算对大数据分析有很大的影响，因为它存储了大量的数据集，并处理实时信息。如今，许多大数据和分析用例都运行在混合云基础设施上。作为一种IT架构，混合云将内部部署设施和云计算资源与一个或多个专用云集成，从而增强了大数据和分析功能的可扩展性和计算能力。

6.数据故事

数据故事正在成为传递业务信息和推动成果的更流行的方式。如今的企业可以收集各个方面的数据。尽管如此，他们仍然无法充分利用隐藏在数据中的机会。讲故事是知识在大群体中传播的关键。而在当今数据驱动的世界，这正成为必然趋势。Gartner公司预测，到2025年，数据故事将成为传递数据见解的一种最流行方法。

7.聚合分析

到目前为止，只有IT专家和数据分析师使用分析来创建支持决策过程的数据可视化。然而，在当今的自助服务概念下，这些工具被企业中的不同角色更广泛地使用。Gartner公司分析师表示，非分析性应用程序将在未来几年发展为集成分析。预计到2023年，95%的全球财富500强公司将把分析治理整合到更广泛的数据和分析治理计划中。

总结

大数据和分析领域的新趋势将继续发展。企业需要保持专注，不断更新，以推动成功的数字化转型。他们必须了解如何利用数据分析，使他们能够更好地了解自己的市场，并使他们领先于竞争对手。

（编辑：宿州站长网）

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