未來資料分析的五個趨勢預測！

資料分析軟體現在顯然已經成為企業管理業務的核心工具集。而大資料公司不斷更新的應用程式將成為企業執行業務的引擎。

 

考慮到資料分析的重要性，每一個部門的業務經理都須瞭解未來形成資料分析的趨勢。

 

為了討論這個問題，Gartner公司研究副總裁Jim Hare在其撰寫的一份調查報告中探討了影響資料分析發展的五大趨勢。

 

以下是Jim Hare討論的重要資料分析趨勢：

 

1、增強分析

增強分析使用機器學習技術。Gartner公司預測，到2020年，公民資料科學家產生的分析數量將超過資料科學家，這在很大程度上是由於資料科學任務的自動化。

 

Jim Hare表示，增強分析使業務分析師甚至無需成為程式設計師就可以更輕鬆地構建和部署這些模型。因此，無論是在傳統分析方面，還是在這些資料科學機器學習平臺上，這些確實正在改變著格局。

 

他說，“這在多個方面提供幫助，其中一個是使準備資料變得更容易，在資料中找到見解，然後是如何傳達這些見解和結果。”

 

2、數字文化

Jim Hare在發表的調查報告中聲稱：“資料素養、數字道德、隱私，企業和供應商以資料為中心的計劃涵蓋了數字文化。”

 

Gartner公司預測，到2023年，擁有20位以上資料科學家的組織中，有60%的組織將需要一套包含資料分析道德使用的專業行為準則。

 

他說，“我們看到許多組織都面臨的挑戰之一是：並非每個人都瞭解資料分析的真正原理。因此，對於想要成為資料驅動型組織的組織而言，很重要的一件事是提升他們的知識和技能，甚至一線員工已經開始擁有這些分析見解。但他們需要了解如何以更好的方式使用該資訊進行交流，以及存在哪些侷限性，以免遇到麻煩。”

 

3、關係分析

關係分析強調了圖形、位置和社會分析技術的日益使用。

 

Jim Hare表示，“在某些情況下，關係分析是人與人之間的交流，有時甚至是人與物之間的交流。但是，當企業開始組合多個資料集時，可以推斷出很多資訊。

 

如今，組織看到的大多數分析解決方案都是孤立地看待這些型別的資料。因此，其分析位置是在檢視地圖上的特定資料點，或者是在社交分析中，可能正在檢視人員之間的連通性。

 

重要的是，當組織開始將這些不同型別的資料來源拼湊在一起並一起使用多種分析技術時，能夠更全面地瞭解要解決的任何問題。這將是提供更深入的見解並真正為組織提供幫助的下一個浪潮。”

 

4、決策智慧

決策智慧提供了一個框架，這個框架將傳統和先進的技術結合起來，設計、建模、對齊、執行、監控和最佳化決策模型。

 

Jim Hare說，“決策智慧意味著這些決策通常跨越多個應用程式甚至是不同的功能組。舉例來說，如果與大多陣列織交談並詢問他們有關客戶體驗的資訊，那將是很孤立的。銷售組織和市場支援部門都有各自的孤島。他們都有自己的觀點，但是沒有人真正地從所有這些不同的孤島全面看待客戶。

 

因此，決策智慧真正帶來了這種層次的洞察力，並利用人工智慧和自動化的結合來突破這些障礙，並從整體上進行深入研究。”

 

5、操作和擴充套件

更多的人希望與資料互動，而更多的互動和流程需要分析以實現自動化和擴充套件。

 

Jim Hare說，“操作實際上是幾件事情。組織中充斥著太多的資料，並且他們試圖找出如何開始管理所有資料的方法。

 

但是後來他們也試圖弄清楚，‘嗯，我們還能在哪裡使用這些資料?我們如何獲取這些資訊，對其進行分析並將其掌握在使用者手中?’這不僅需要檢視單獨的技術或工具，還需要採用一種基本方法來真正建立此資料基礎。

 

因此，組織能夠處理、吸收以及帶來越來越多的資料，對其進行整理並使其對需要分析的人員有用。隨後對其進行分析，誰可以從這些見解中受益，以及如何將這些資訊與不同的角色關聯起來?”