企業需要提前為2020年6個趨勢的資料和分析做好準備

資料庫安全專家發表於2019-05-31

2020年有許多資料和分析趨勢需要公司做好準備。重要的是要關注2019年要探索的新趨勢。


大資料和高階分析解決方案是有價值的,現在幾乎每個人都知道這一點。事實上,越來越多的人依賴這種技術是不可避免的。大資料本身已經成為從零售業到製造業幾乎所有行業的主要分析技術,這是有充分理由的。


資料分析


研究公司idc預測,到2020年,數字世界或資料總量將達到44zz位元組,即44萬億gb。


資料生成如此之快的原因有很多-資料量每兩年翻一番。物聯網和聯網裝置產生的資料只是一個來源,而對更可靠的實時資料的需求則是另一個來源。然而,更有趣的是新的數字解決方案帶來的趨勢。它們旨在幫助塑造行業並改變業務分析師處理資料的方式。


人們的數字未來會是什麼樣子?你是如何管理這些資訊的?業務分析師應該關注哪些技能?


1. 工作角色的專業化


在很長一段時間裡,資料分析人員和科學家的作用基本上是普遍的。但公司一直在尋找具有特定行業經驗的專業人士。他們希望某人對他們正在處理的資料型別有一個清晰的瞭解。


從金融服務業到製造業和物流業,一切都在升級和依賴更多的數字服務,導致實時資料的湧入。現在有很多機會,選擇專業人士不會影響人們的職業選擇。透過與適合專業化的企業和團隊的合作來開展業務是非常重要的,因此需要選擇。


2.必須有機器學習經驗


到2020年,超過40%的資料科學任務將實現自動化。機器學習技術及其不斷髮展的能力是這種自動化的巨大推動力。這也有很好的理由,因為自動化和強大的機器學習工具可以幫助提取即使是熟練的分析師也很難找到的見解。


例如,定量分析、實驗分析、資料擴充套件、自動化工具和通用機器學習是現代資料分析人員應該努力學習的技能。分析人員在自動化技術方面的直接經驗和知識越多,他們就越有可能獲得更好的職位。


3. 監管的興起


GDPR法規有助於刺激對優先順序資料治理的需求,坦率地說,它發生得如此之快,以至於許多公司都在遵守。但這不是唯一的規則或指南。最近,加州消費者隱私法案已經實施,並將於2020年生效。


這些法規對資料處理、消費者分析和資料安全具有重大影響。因此,企業面臨著巨大的壓力,不僅要遵守既定的要求,還要了解對當前和未來運營的影響。


資料科學家和善於資料隱私和安全的分析師可以幫助公司避免風險。隨著越來越多的條例出示,這一需求將繼續增加,從而使目前和今後的工作人員專業化。


4. 處在技術前沿


顯然,任何與現代技術有關的東西都是最新的。解決辦法和工具正在迅速發展,新的機會正在出現,趨勢正在出現。但無論多麼困難,資料分析師必須始終站在技術發展的前沿。


優秀的分析師可能專注於某項技術、平臺或工具集,但從不將全部精力集中在相同的技術、平臺或工具集上。例如,對於資料庫,選擇可能包括NoSQL、HBase和MongoDB,但是它們可能的優先順序會隨著時間的推移而改變。資料處理是在分析領域保持相關性的另一項重要技能。精通這一技能的專業人士將受到企業、個人和政府部門的青睞。


5. 雲端計算和相關機制


資料科學家和軟體工程師是兩個不同的領域,但這並不一定意味著沒有重疊。專業人士必須明白,實現這一目標是在當今市場中保持相關性的重要部分。


隨著對更靈活和移動基礎設施的需求增長,分析師和科學家需要了解與當前運營和裝置的關係。例如,在處理效能需求和潛在問題時,動態評估伺服器上的負載可能還有很長的路要走。


正是這種對掌握硬體和基礎設施的概念的理解,將專業人士提升到了新的高度。如果沒有云計算和由此產生的基礎設施,大資料、高階分析、機器學習等將不復存在。


直到最近,人們還專注於幫助更好地理解資料儲存的工具和過程。


隨著雲端計算變得更加強大和更加開放,理解底層硬體的需求就變得越來越重要。因此,軟體和硬體相關角色的之間存在重疊,未來的專業人員需要了解系統的全部角色。


6.必須具備基本的商業智慧經驗


因為科學家直接與團隊和決策者互動,這意味著資料專業人員必須能夠有效地與非技術專業人員交流複雜的主題。


溝通恰好是商業智慧中一項關鍵的軟技能。但這並不是企業發展所需的唯一技能。SQL程式設計技能、特定的工具經驗(如Tableau)和問題解決只是其中的幾個例子。


今天和將來成功的分析師還必須在商業智慧方面有堅實的基礎。增長是必要的,但正確的增長是關鍵。


當然,對資料分析師的需求將繼續增長,因為他們將承擔更多的專案,並在行業中獲得豐富的經驗。然而,促進特定領域和技能的正確增長可以幫助專業人員取得成功,同時確保該領域未來的成功機會。


越來越多的組織正在部署資料分析工具來影響他們的操作、未來的決策以及對消費者行為的理解。


隨著時間的推移,這些工具以及技術本身變得更加先進,技術本身也變得更加強大。分析師不僅需要了解核心系統和工具,還需要了解底層硬體。更重要的是,專業人士應該努力關注各個行業的技術發展,以提高他們的價值和技能。


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