原創|大數據新聞|編輯:況魚杰|2021-02-24 10:18:57.823|閱讀 210 次
概述:隨著大數據分析市場的迅速普及,到2022年,大數據分析市場預計將達到2743億美元,在2018-2022年期間的復合年增長率為13.2%。讓我們看一下將在2021年及以后主導的大數據和分析趨勢。
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現代技術在不斷發展。無論是自動駕駛汽車,機器人還是重型自動駕駛機器,技術都只會隨著時間的推移而變得越來越好。但是,所有這些技術都嚴重依賴數據,各種規模和類型的企業所用的新石油以及解釋該數據的高級分析技術。大數據在推動組織的數字化轉型中起著至關重要的作用,因此數據分析使領導者可以對數據進行解釋并從中獲得有意義的見解。大數據分析使企業能夠制定數據驅動型決策,從而改善與業務相關的結果。
隨著大數據分析市場的迅速普及,到2022年,大數據分析市場預計將達到2743億美元,在2018-2022年期間的復合年增長率為13.2%。讓我們看一下將在2021年及以后主導的頂級大數據和分析趨勢。
決策智能定義為一個趨勢領域,涉及各種決策方法,以設計,建模,對齊,部署和跟蹤決策模型和流程。 它還包含一個框架,該框架將傳統技術(例如基于規則的方法)與高級技術(例如AI和機器學習)結合在一起。 預計將來許多組織都會有分析師實踐決策智能,包括決策建模。
X分析是由Gartner創造的,是數據分析中的總稱。由于這個新概念已準備好在未來幾年中吸引人們的注意,因此X是各種結構化和非結構化內容(例如文本分析,視頻分析,音頻分析等)的數據變量。數據和分析領導者將使用X分析解決社會挑戰,包括氣候變化,疾病預防和野生動植物保護。
DataOps是指用于開發和交付分析的敏捷,面向過程的方法。它匯集了DevOps團隊和數據科學家,以提供工具,流程和組織結構來支持數據驅動的企業。 DataOps團隊重視有效的分析,并通過其提供的見解來衡量數據分析的性能。他們還擁抱變化,并始終尋求不斷了解不斷變化的客戶需求。
數據無處不在,每分鐘都會產生更多數據。增強分析的使用可以通過使用AI和ML創建,開發和共享數據分析來增強數據分析。它在數據分析過程中提高了效率,為企業提供了可以及時解決基于數據的問題的工具,并幫助他們在競爭中保持領先地位。
云計算可存儲大量數據集并根據實時信息進行操作,因此對大數據分析具有重大影響。如今,許多大數據和分析用例都在混合云基礎架構上運行。作為一種IT體系結構,混合云將本地和本地云資源與一個或多個專用云集成在一起,從而為大數據和分析功能提供了增強的可伸縮性和計算能力。
數據故事正成為一種更流行的傳達業務信息和驅動結果的方式。如今的公司可以收集各個方面的數據。盡管如此,他們仍然無法充分利用數據中隱藏的機會。講故事是跨大批人傳播知識的關鍵。在當今以數據為動力的世界中,這已成為必然。實際上,Gartner預測,到2025年,數據故事將成為傳達數據見解的最流行方法。
到目前為止,只有IT專家和數據分析師使用分析來創建支持決策過程的數據可視化。但是,按照當今的自助服務概念,這些工具在企業中的不同角色中得到了更廣泛的使用。根據Gartner的說法,非分析應用程序將在未來幾年內發展為集成分析功能。到2023年,預計還將有95%的財富500強公司將分析治理整合到更廣泛的數據和分析治理計劃中。
大數據和分析的新趨勢將繼續發展。公司需要保持專注并不斷發展,以推動成功的數字化轉型。他們必須了解如何利用數據分析來更好地了解自己的市場并使其保持領先于競爭對手的能力。
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