8 大數據分析趨勢：將洞察力轉化為行動

隨著這一年接近尾聲，世界知名的諮詢公司和技術愛好者正在以他們對未來數據分析趨勢的看法來結束 2022 年。 以 Gartner 數據和分析趨勢為例，我們希望為您提供一些可操作的數據分析見解。 然而，與其他評論不同，我們決定關注短期和現在可用的數據分析行業趨勢，而不是一些牽強附會的承諾。

數據分析為企業提供了獲得有價值的業務洞察力並全力以赴採取行動的機會，這使得商業智能諮詢一如既往地至關重要。 技術在不斷發展，以創新方式利用數據的公司所獲得的機會也在不斷發展。 了解大數據分析的最新趨勢對於有效利用這些機會至關重要。

在本文中，我們將研究數據分析的各種趨勢將如何影響整個業務格局，並弄清楚組織如何遵循數據分析趨勢以獲得競爭優勢。

為您的公司帶來價值的數據分析趨勢

以下是影響組織相互競爭方式的 8 大數據分析趨勢。

1. 讓更多用戶有可能產生數據驅動的洞察力

組織的數據系統通常按照自上而下的標准進行組織，在數據訪問和利用商業智能工具方面有效地有利於最高管理層和組織的主要決策者。

然而，利用數據分析服務不再是少數特定個人的權限。 隨著組織希望利用其數據的潛力，他們開始意識到需要更多的用戶能夠每天做出基於證據的決策。

我們以電子製造業為例。 雖然設計新產品高度依賴於某些材料的可用性和規格，但製造公司的許多工程師缺乏訪問此類數據的方法，更不用說缺乏理解這些數據的工具。 通過更加民主化的數據訪問方法，工程師將使用自助服務分析工具通過快速分析供應和採購數據來優化和加速決策制定。

向更多用戶授予數據訪問權限只是數據分析當前趨勢的一部分。 清晰簡潔地呈現見解與民主化數據一樣重要。 使信息立即可操作的是引人入勝且易於理解的數據可視化。 借助手頭的數據可視化工具，所有用戶，無論其技術背景如何，都可以理解複雜的數據集並自信地做出基於數據的決策。

2. 進一步開發開源解決方案

作為數據分析的新興趨勢，開源軟件不可避免地擴散的原因在商業意義上可能不會立即顯現出來。 儘管如此，它的日益普及繼續使用戶和提供商以及整個數據分析領域受益。 簡而言之，使用開源數據分析解決方案的人越多，這些工具就變得越有價值。

例如，通過傳播對無限數量的數據科學家的訪問，他們共享好奇心和探索的動力，R 和 Python 保持在數據分析的最新趨勢之上。 就像通用語言一樣，開源促進創新和協作，並激活集體智慧。

在更實用的意義上，開源 BI 軟件將繼續流行，因為它提供了一種成本明顯更低的方式來構建高度可定制的分析解決方案，而不會影響質量。 開源 BI 工具使公司能夠避免供應商鎖定和許可費用，提高互操作性，并快速提高數據效率。

3. 細化數據處理分析算法

雖然這聽起來微不足道，但最新的數據分析趨勢旨在使數據分析模型更加精確。 通過嚴格的訓練和大量的數據清理，現代機器學習模型可以達到前所未有的預測精度。

然而，在應用人工智能和數據分析時，目前準確的預測系統與可以隨著時間的推移保持準確的預測系統之間存在著至關重要的區別。

鑑於客戶期望、業務趨勢和市場條件處於不斷變化的狀態，經過一次訓練的 AI 模型的預測準確性不可避免地會隨著時間的推移而降低。 AI 模型要在不斷變化的業務環境中保持領先地位的唯一方法是從永無止境的新數據流中不斷學習。

在未來幾年，我們將經歷人工智能係統的演變。 自我維持的人工智能係統不會依賴人類來適應新環境，而是會根據現實世界的變化自主調整學習方法。 重要的是，自適應人工智能也有助於實現超個性化。

4. 將數據分析解決方案無縫集成到工作流程中

各行各業的組織都認識到嵌入式分析在實現更明智的決策和推動更好的業務成果方面的價值。 嵌入式分析解決方案允許企業將數據分析直接集成到現有應用程序中，創建統一的用戶體驗，從而顯著提高決策速度、準確性和敏捷性。

直接在應用程序中訪問數據分析允許用戶在做出後續決策時依賴數據。 例如，通過嵌入式分析，高中教師可以了解每個學生的優勢，以及以前的教學方法對特定學生群體的效果如何，從而根據學生的獨特品質調整課程計劃。 在單獨的系統中挖掘這些數據是不方便的，而且會花費很多時間，這通常會阻礙用戶應用數據分析。

通過在需要時授予對數據的即時訪問權限，用戶將更快地做出關鍵決策，減少錯誤，並更加鼓勵他們在執行日常任務時依賴數據。 這種數據分析市場趨勢對於需要快速收集數據、在上下文中分析數據並根據實時洞察力做出決策的數據驅動型組織特別有價值。

5.大數據分析系統更直觀的功能

由於雲計算的快速發展和數據量呈指數級增長，分析大數據變得更加重要且經濟上可行。 大數據通常被認為是一種只有數據科學家才能接觸到的極其複雜的藝術，在未來幾年，這種情況將會改變。

當前的大數據分析趨勢取決於使大數據分析系統的界面更加直觀和易於沒有技術背景的人使用。 這將縮短分析數據和獲得見解之間的時間，這在現代商業環境中至關重要。 目前，提供大數據分析解決方案的公司正在重新設計他們的界面，以滿足更廣泛用戶的需求。

例如，過去在 Qlik View 中建立強大的 ETL 系統需要用戶具有紮實的腳本編寫技能。 隨著 Qlik Sense 的發布，由於直觀的可視化界面，所有技能水平的用戶都可以創建 ETL 系統。

6. 回歸本源：小而廣的數據

大數據對商業環境的影響怎麼估計都不過分。 例如，對於數字金融交易所，實時跟踪數百萬客戶數據流並了解他們的模式是競爭優勢的重要來源。 然而，隨著圍繞大數據的炒作失去動力，公司開始意識到並不是每個人都需要分析如此大規模的數據來做出關鍵業務決策。

大數據使組織能夠了解影響深遠的趨勢，這些趨勢通常反映了各自行業的總體趨勢。 它龐大且多變，需要分析一組特定的統計建模技術。 另一方面，小數據和大數據更有助於從有助於解決更具體和短期的業務問題的小的個人數據集中汲取見解。

小數據通常存在於單個組織中，並且更容易被人類理解和可視化。 在未來幾年，我們預計會有更多組織關注更小的、情境化的數據集，這將幫助他們做出明智的決策。

7. 更輕鬆的數據消費

大數據的指數級增長也促使公司重新思考他們的數據治理方法。 傳統的數據管理方法不再足以處理編排數據流的繼承複雜性。 使用過時的數據治理實踐會導致數據孤島、損害數據安全並減慢整體決策速度。

數據結構是組織創建其數據的綜合視圖並使其在整個企業中更易於訪問、可靠和安全的一種方式。 例如，經過深思熟慮的數據結構架構通過僅採購數據虛擬化所需的元數據來簡化整個組織的數據移動​​。 後者在某些時候可能會替代廣泛的 ETL 過程，因為它可以實時訪問數據而無需移動或複制數據。

Data Fabric 連接不同類型的分佈式數據源，並允許創建一個統一的接口，通過該接口可以訪問所有相關數據。 它為用戶提供了對其整個數據堆棧的完整可見性，簡化了合併和匯總有價值的見解的過程。

8. 以更快的速度和更大的容量處理數據

邊緣計算已成為重要的數據分析趨勢，為組織提供更高的敏捷性和靈活性。 通過將處理和計算能力推向更靠近數據採集點的位置，邊緣計算可以實現更快的數據分析並減少延遲，同時提高可擴展性。

邊緣計算在處理實時物聯網應用時特別有用； 其中分析是在設備本身而不是遠程服務器上執行的。 因此，邊緣計算使組織能夠降低帶寬成本並提高其數據分析過程的安全性。

此外，邊緣計算通過將數據處理和分析路由到邊緣節點，使組織更容易跨多個設備或平台創建分佈式應用程序。 展望未來，隨著越來越多的組織希望利用這項技術，我們預計會更加關注基於邊緣的分析和處理。

如何利用大數據分析的未來趨勢來滿足您當前的需求？

隨著數據分析變得越來越複雜，理解和遵循數據分析的當前趨勢對於釋放其對企業的好處至關重要。 然而，根據這些趨勢採取行動需要大量的技術專長、戰略規劃以及對數據管理複雜性的深刻理解。

在 *instinctools，我們致力於通過以創新的方式利用數據分析的力量，幫助我們的客戶面向未來發展業務。 我們的顧問可以幫助您從設計穩健分析架構的資源、見解和策略著手。

擁抱數據分析的趨勢以更快地創新並有效地處理變化

擁抱數據分析的變化為公司在日益動蕩的商業環境中保持競爭力提供了新的機會。 如果我們放眼大局，數據分析未來趨勢的總體方向圍繞著縮短將洞察轉化為行動所需的時間。 現在每個人都可以生成數據驅動的見解。 要想在競爭中脫穎而出，關鍵是要讓正確的用戶在正確的時間立即獲得可操作的見解。

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