8 大数据分析趋势：将洞察力转化为行动

随着这一年接近尾声，世界知名的咨询公司和技术爱好者正在以他们对未来数据分析趋势的看法来结束 2022 年。 以 Gartner 数据和分析趋势为例，我们希望为您提供一些可操作的数据分析见解。 然而，与其他评论不同，我们决定关注短期和现在可用的数据分析行业趋势，而不是一些牵强附会的承诺。

数据分析为企业提供了获得有价值的业务洞察力并全力以赴采取行动的机会，这使得商业智能咨询一如既往地至关重要。 技术在不断发展，以创新方式利用数据的公司所获得的机会也在不断发展。 了解大数据分析的最新趋势对于有效利用这些机会至关重要。

在本文中，我们将研究数据分析的各种趋势将如何影响整个业务格局，并弄清楚组织如何遵循数据分析趋势以获得竞争优势。

为您的公司带来价值的数据分析趋势

以下是影响组织相互竞争方式的 8 大数据分析趋势。

1. 让更多用户有可能产生数据驱动的洞察力

组织的数据系统通常按照自上而下的标准进行组织，在数据访问和利用商业智能工具方面有效地有利于最高管理层和组织的主要决策者。

然而，利用数据分析服务不再是少数特定个人的权限。 随着组织希望利用其数据的潜力，他们开始意识到需要更多的用户能够每天做出基于证据的决策。

我们以电子制造业为例。 虽然设计新产品高度依赖于某些材料的可用性和规格，但制造公司的许多工程师缺乏访问此类数据的方法，更不用说缺乏理解这些数据的工具。 通过更加民主化的数据访问方法，工程师将使用自助服务分析工具通过快速分析供应和采购数据来优化和加速决策制定。

向更多用户授予数据访问权限只是数据分析当前趋势的一部分。 清晰简洁地呈现见解与民主化数据一样重要。 使信息立即可操作的是引人入胜且易于理解的数据可视化。 借助手头的数据可视化工具，所有用户，无论其技术背景如何，都可以理解复杂的数据集并自信地做出基于数据的决策。

2. 进一步开发开源解决方案

作为数据分析的新兴趋势，开源软件不可避免地扩散的原因在商业意义上可能不会立即显现出来。 尽管如此，它的日益普及继续使用户和提供商以及整个数据分析领域受益。 简而言之，使用开源数据分析解决方案的人越多，这些工具就变得越有价值。

例如，通过传播对无限数量的数据科学家的访问，他们共享好奇心和探索的动力，R 和 Python 保持在数据分析的最新趋势之上。 就像通用语言一样，开源促进创新和协作，并激活集体智慧。

在更实用的意义上，开源 BI 软件将继续流行，因为它提供了一种成本明显更低的方式来构建高度可定制的分析解决方案，而不会影响质量。 开源 BI 工具使公司能够避免供应商锁定和许可费用，提高互操作性，并快速提高数据效率。

3. 细化数据处理分析算法

虽然这听起来微不足道，但最新的数据分析趋势旨在使数据分析模型更加精确。 通过严格的训练和大量的数据清理，现代机器学习模型可以达到前所未有的预测精度。

然而，在应用人工智能和数据分析时，目前准确的预测系统与可以随着时间的推移保持准确的预测系统之间存在着至关重要的区别。

鉴于客户期望、业务趋势和市场条件处于不断变化的状态，经过一次训练的 AI 模型的预测准确性不可避免地会随着时间的推移而降低。 AI 模型要在不断变化的业务环境中保持领先地位的唯一方法是从永无止境的新数据流中不断学习。

在未来几年，我们将经历人工智能系统的演变。 自我维持的人工智能系统不会依赖人类来适应新环境，而是会根据现实世界的变化自主调整学习方法。 重要的是，自适应人工智能也有助于实现超个性化。

4. 将数据分析解决方案无缝集成到工作流程中

各行各业的组织都认识到嵌入式分析在实现更明智的决策和推动更好的业务成果方面的价值。 嵌入式分析解决方案允许企业将数据分析直接集成到现有应用程序中，创建统一的用户体验，从而显着提高决策速度、准确性和敏捷性。

直接在应用程序中访问数据分析允许用户在做出后续决策时依赖数据。 例如，通过嵌入式分析，高中教师可以了解每个学生的优势，以及以前的教学方法对特定学生群体的效果如何，从而根据学生的独特品质调整课程计划。 在单独的系统中挖掘这些数据是不方便的，而且会花费很多时间，这通常会阻碍用户应用数据分析。

通过在需要时授予对数据的即时访问权限，用户将更快地做出关键决策，减少错误，并更加鼓励他们在执行日常任务时依赖数据。 这种数据分析市场趋势对于需要快速收集数据、在上下文中分析数据并根据实时洞察力做出决策的数据驱动型组织特别有价值。

5.大数据分析系统更直观的功能

由于云计算的快速发展和数据量呈指数级增长，分析大数据变得更加重要且经济上可行。 大数据通常被认为是一种只有数据科学家才能接触到的极其复杂的艺术，在未来几年，这种情况将会改变。

当前的大数据分析趋势取决于使大数据分析系统的界面更加直观和易于没有技术背景的人使用。 这将缩短分析数据和获得见解之间的时间，这在现代商业环境中至关重要。 目前，提供大数据分析解决方案的公司正在重新设计他们的界面，以满足更广泛用户的需求。

例如，过去在 Qlik View 中建立强大的 ETL 系统需要用户具有扎实的脚本编写技能。 随着 Qlik Sense 的发布，由于直观的可视化界面，所有技能水平的用户都可以创建 ETL 系统。

6. 回归本源：小而广的数据

大数据对商业环境的影响怎么估计都不过分。 例如，对于数字金融交易所，实时跟踪数百万客户数据流并了解他们的模式是竞争优势的重要来源。 然而，随着围绕大数据的炒作失去动力，公司开始意识到并不是每个人都需要分析如此大规模的数据来做出关键业务决策。

大数据使组织能够了解影响深远的趋势，这些趋势通常反映了各自行业的总体趋势。 它庞大且多变，需要分析一组特定的统计建模技术。 另一方面，小数据和大数据更有助于从有助于解决更具体和短期的业务问题的小的个人数据集中汲取见解。

小数据通常存在于单个组织中，并且更容易被人类理解和可视化。 在未来几年，我们预计会有更多组织关注更小的、情境化的数据集，这将帮助他们做出明智的决策。

7. 更轻松的数据消费

大数据的指数级增长也促使公司重新思考他们的数据治理方法。 传统的数据管理方法不再足以处理编排数据流的继承复杂性。 使用过时的数据治理实践会导致数据孤岛、损害数据安全并减慢整体决策速度。

数据结构是组织创建其数据的综合视图并使其在整个企业中更易于访问、可靠和安全的一种方式。 例如，经过深思熟虑的数据结构架构通过仅采购数据虚拟化所需的元数据来简化整个组织的数据移动。 后者在某些时候可能会替代广泛的 ETL 过程，因为它可以实时访问数据而无需移动或复制数据。

Data Fabric 连接不同类型的分布式数据源，并允许创建一个统一的接口，通过该接口可以访问所有相关数据。 它为用户提供了对其整个数据堆栈的完整可见性，简化了合并和汇总有价值的见解的过程。

8. 以更快的速度和更大的容量处理数据

边缘计算已成为重要的数据分析趋势，为组织提供更高的敏捷性和灵活性。 通过将处理和计算能力推向更靠近数据采集点的位置，边缘计算可以实现更快的数据分析并减少延迟，同时提高可扩展性。

边缘计算在处理实时物联网应用时特别有用； 其中分析是在设备本身而不是远程服务器上执行的。 因此，边缘计算使组织能够降低带宽成本并提高其数据分析过程的安全性。

此外，边缘计算通过将数据处理和分析路由到边缘节点，使组织更容易跨多个设备或平台创建分布式应用程序。 展望未来，随着越来越多的组织希望利用这项技术，我们预计会更加关注基于边缘的分析和处理。

如何利用大数据分析的未来趋势来满足您当前的需求？

随着数据分析变得越来越复杂，理解和遵循数据分析的当前趋势对于释放其对企业的好处至关重要。 然而，根据这些趋势采取行动需要大量的技术专长、战略规划以及对数据管理复杂性的深刻理解。

在 *instinctools，我们致力于通过以创新的方式利用数据分析的力量，帮助我们的客户面向未来发展业务。 我们的顾问可以帮助您从设计稳健分析架构的资源、见解和策略着手。

拥抱数据分析的趋势以更快地创新并有效地处理变化

拥抱数据分析的变化为公司在日益动荡的商业环境中保持竞争力提供了新的机会。 如果我们放眼大局，数据分析未来趋势的总体方向围绕着缩短将洞察转化为行动所需的时间。 现在每个人都可以生成数据驱动的见解。 要想在竞争中脱颖而出，关键是要让正确的用户在正确的时间立即获得可操作的见解。

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