不可忽視的大資料分析技術十大趨勢

隨著數字世界的不斷髮展，越來越多的企業組織開始實施資料驅動型(data-driven)發展模型，來增強客戶體驗、降低生產成本、最佳化運營流程，以及覆蓋更廣泛的客戶群。除此之外，透過大資料分析，有助於增強關鍵資訊科技應用的安全性也正吸引著許多公司的關注。在此背景下，更加先進的大資料分析應用趨勢正不斷湧現並蓬勃發展，朝著改進、簡化和增強大資料使用方式的目標快速前進。

在本文中，我們收集整理了行業專家對大資料分析技術未來發展的十大趨勢預測。企業應該充分了解這些趨勢，因為它們可以幫助企業應對日益普遍的創新變化和不確定性。同時，企業更應該順應這些趨勢並儘快做好準備，這樣才不會被未來的技術發展所淘汰。

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資料民主化(Data Democratization)

資料民主化旨在使組織的所有成員，特別是非專業性成員，都能輕鬆地應用資料資源並開展應用分析，最終推動更好的決策和客戶體驗。如今，很多企業開始將大資料分析作為新專案建立的核心元素和關鍵驅動因素。透過資料民主化，非技術使用者也可以在沒有資料管理員、系統管理員或IT人員的幫助下收集和分析資料。透過對資料的即時訪問和理解，業務團隊可以更快地做出決策。一個民主化的資料環境是管理大資料和實現其潛力的重要方面。那些為員工配備正確工具和理解能力的企業將能夠更好地做出決策並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，為邊緣計算的行業應用創造了大量的機會。在邊緣計算的世界中，計算和資料儲存可以更接近資料的來源，使資料更準確，更易於管理，降低成本，提供更快的洞察力和行動，並允許執行連續操作。毫無疑問，邊緣資料處理的速度將在今後幾年中大幅提高。嵌入邊緣計算的物聯網(IoT)裝置具有速度、敏捷性和更大的靈活性等優勢。它還可以執行實時分析並實現自主行為。此外，邊緣計算消耗的網路頻寬會更少，因此是處理大量資料的有效方法。

03

增強分析(Augmented Analytics)

在大資料分析領域，增強分析是我們已經看到的主要發展趨勢之一。增強分析使用機器學習和自然語言處理(NLP)來自動化和處理資料，並從中獲取有價值的資訊。增強分析解決方案可以幫助企業業務部門和管理層更好地瞭解其業務發展環境，提出相關問題，並更快地找到解決方案。此外，增強分析還可以幫助資料分析師執行更徹底的分析和資料準備任務，最大化資料的可利用價值。

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資料編織(Data Fabric)

在Gartner最新發布的《2022年重要戰略技術趨勢》，資料編織(Data Fabric)赫然在列。Gartner將其定義為“包含資料和連線的整合層，透過對現有的、可發現的和可推斷的後設資料資產進行持續分析，來支援資料系統跨平臺的設計、部署和使用，從而實現靈活的資料交付。”作為一個功能強大的技術架構，資料編織提供了一種通用的大資料分析管理方法論，可以在更廣泛的本地雲和邊緣裝置上進行擴充套件。同時，資料編織技術還有望改進組織內資料的使用，減少了70%的設計、部署和運營資料管理任務。隨著企業資料體系的複雜化，越來越多的組織將依賴該框架，因為它將簡化企業對資料的使用難度，並且可以與不同的應用系統整合整合。

05

人工智慧(AI)

近年來，以人工智慧為代表的技術進步徹底改變了全球企業的運作方式，而大資料分析應用正是隨著人工智慧的發展而不斷演進，提升了人類社會在多個層面的分析決策能力。自新冠疫情爆發以來，企業業務環境發生了巨大的變化，大量新的可擴充套件、更聰明的人工智慧和機器學習技術開始，能夠處理更靈活的資料集。

從長遠來看，大資料分析將從人工智慧能力發展中受益匪淺，人工智慧可以透過多種方式提高資料分析的價值。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。一個好的人工智慧系統可以具有高度適應性，能夠保護個人資訊，執行速度更快，並提供更高的投資回報率。

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資料即服務(DaaS)

資料即服務(DaaS)是一種基於雲的應用工具，用於分析和管理資料，例如資料倉儲和商業智慧(BI)工具，它們可以隨時隨地執行。從本質上講，資料即服務允許訂閱者透過網際網路線上訪問，使用和共享數字檔案。隨著使用者對高速網際網路應用的增加，預計DaaS的使用範圍也將進一步擴大。DaaS在大資料分析中的使用將簡化資料分析師的業務審查任務，並使跨部門和行業的大資料資源共享變得更加容易。由於越來越多的企業正轉向雲來升級其基礎設施和工作負載，DaaS將會成為整合、管理、儲存和分析資料的一種更常見方法。

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自然語言處理(NLP)

自然語言處理(NLP)是電腦科學、語言學和人工智慧技術多年來融合發展的一個子領域，主要關注人類語言與計算機系統之間的互動，特別是如何對計算機進行科學程式設計，使其能夠準確識別、分析和處理自然語言的大量資訊，從而進一步提高它們的智慧性。NLP旨在閱讀和解釋人類語言。隨著企業加速利用大資料資訊制定未來戰略，預計NLP在監控和跟蹤各種情報資訊方面將變得越來越重要。諸如句法和語義分析等NLP技術，將會使用語法規則從每個句子中提取重要資訊的演算法。

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資料分析自動化

資料分析自動化是指透過計算機系統和流程將分析任務自動化，以最大限度地減少人為參與。大資料分析流程的自動化會對企業生產力提升產生重大影響。此外，它還為分析過程自動化(APA)鋪平了道路，這有助於解鎖預測性和規範性見解，提高生產力以及資料利用率。值得一提的是，資料分析自動化有一個顯著的特徵：它可以透過搜尋分類資料來建立一組相關要素。目前比較流行的資料分析軟體有IBM analytics、Apache Spark、Apache Hadoop和SAP。

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資料安全治理

資料安全治理是確保資料質量和可用性的過程，以便資料能夠在組織內安全地被使用，同時遵守與資料安全、隱私保護相關的各項法規。透過實施必要的安全措施，資料安全治理策略確保了資料保護並最大化資料的價值。如果沒有有效的資料治理程式，可能會導致違規使用和處罰、資料質量差、誤導業務決策、分析延遲以及AI模型訓練不足等後果。

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基於雲的自助分析

透過基於雲的資料管理系統，自助式資料分析已經成為大資料分析發展的下一個重要目標。透過自助式分析服務，能夠將資料安全地推送到它所要服務的使用者手中。藉助雲技術支援的自助式分析，企業可以增強競爭優勢並提高效率。將基於雲的大資料分析能力整合到各種業務應用平臺中，可以確保使用者只能訪問他們所需的資料。自助式分析最終可以從內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、產品部門、銷售部門和運營部門提供財務資訊，以便他們能夠獨立開展資料發現和視覺化分析，並確定其操作的可靠性與有效性。