大數(shù)據(jù)預(yù)測：2020年的8種分析趨勢

導(dǎo)讀：在2019年，企業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)和近實(shí)時(shí)分析的需求不斷增長，而數(shù)據(jù)在日常業(yè)務(wù)運(yùn)營和決策中的作用繼續(xù)擴(kuò)大。企業(yè)將在2020年繼續(xù)基于這些趨勢，這將推動(dòng)分析供應(yīng)商添加新功能并擴(kuò)展其產(chǎn)品。

內(nèi)存處理，預(yù)測分析和數(shù)據(jù)自動(dòng)化將成為新一年分析中很熱門的主題。

在2019年，企業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)和近實(shí)時(shí)分析的需求不斷增長，而數(shù)據(jù)在日常業(yè)務(wù)運(yùn)營和決策中的作用繼續(xù)擴(kuò)大。企業(yè)將在2020年繼續(xù)基于這些趨勢，這將推動(dòng)分析供應(yīng)商添加新功能并擴(kuò)展其產(chǎn)品。

以下是2020年分析的8個(gè)主要趨勢。

1.內(nèi)存處理

內(nèi)存中的成本將會(huì)降低，這將推動(dòng)更多分析進(jìn)入實(shí)時(shí)環(huán)境。對(duì)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)分析的需求將需要快速的CPU和內(nèi)存處理。

企業(yè)希望能夠即時(shí)響應(yīng)在線銷售活動(dòng)，有關(guān)其生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施的警報(bào)或金融市場和投資組合的突然變化。

2.自然語言處理

鑒于嘗試以準(zhǔn)確的自然語言識(shí)別來捕獲不同的語音語調(diào)和重音的挑戰(zhàn)，在過去的幾年中，基于語音的應(yīng)用程序和分析并未迅速發(fā)展。好消息是，自然語言的識(shí)別、解釋和機(jī)制得到了極大的改進(jìn)，以至于語音命令可以提出更多的分析查詢。

這是在倉庫和物流等快節(jié)奏環(huán)境中以及其他需要員工語音控制工作的情況下的理想選擇。自然語言處理對(duì)于希望通過使用來自移動(dòng)設(shè)備的語音命令來獲取數(shù)據(jù)的管理人員和經(jīng)理也非常有效。

3.圖表分析

電子表格有助于公司參與分析，但許多公司正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其數(shù)據(jù)和分析查詢的復(fù)雜性已超過了普通電子表格的功能。

預(yù)測圖分析將在2020年獲得青睞。借助圖表分析，企業(yè)可以輕松地確定許多不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的連接，甚至起初似乎沒有連接的數(shù)據(jù)點(diǎn)。圖形技術(shù)簡化了將人員、地點(diǎn)、時(shí)間和事物聯(lián)系在一起的任務(wù)，并可以加快將產(chǎn)品推向市場的時(shí)間，以獲取業(yè)務(wù)洞察力。

4.分析生命周期開發(fā)

企業(yè)和IT部門將開始以與傳統(tǒng)交易應(yīng)用相同的方式來研究其分析應(yīng)用。IT團(tuán)隊(duì)將開發(fā)生命周期管理策略和分析程序，從應(yīng)用程序開發(fā)和測試開始，并擴(kuò)展到啟動(dòng)、支持、，備份和災(zāi)難恢復(fù)。

5.增強(qiáng)分析

企業(yè)IT和數(shù)據(jù)科學(xué)部門將開始將各種分析整合到一個(gè)有組織的整體中。有基本的分析基準(zhǔn)，然后有可能通過人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)借助機(jī)器生成的數(shù)據(jù)查詢來擴(kuò)充這些分析。人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)都通過觀察數(shù)據(jù)，處理和結(jié)果的重復(fù)模式從數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)庫中“學(xué)習(xí)”，然后根據(jù)所學(xué)內(nèi)容提出派生查詢。AI和ML在構(gòu)建獨(dú)特的分析查詢方面將增強(qiáng)而不是取代人類的創(chuàng)造力。由于AI/ML可以快速感知重復(fù)模式，因此它們可以為某些業(yè)務(wù)見解提供更快的上市時(shí)間。

6.預(yù)測分析

在2019年，公司繼續(xù)使用分析來了解歷史和當(dāng)前狀況。在2020年，將轉(zhuǎn)向更具預(yù)測性的分析，以評(píng)估未來的經(jīng)濟(jì)狀況、風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域、氣候趨勢、基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)和投資需求。

7.數(shù)據(jù)自動(dòng)化

隨著“骯臟的數(shù)據(jù)”每年給美國經(jīng)濟(jì)造成的損失達(dá)3.1萬億美元，并且數(shù)據(jù)科學(xué)家花費(fèi)多達(dá)80%的時(shí)間來清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，企業(yè)希望數(shù)據(jù)自動(dòng)化可以消除人類參與這些艱巨的操作。這將使數(shù)據(jù)科學(xué)家的時(shí)間變得更有效率，并加快分析的上市時(shí)間，從而可以更快地獲取經(jīng)過適當(dāng)準(zhǔn)備和審查的數(shù)據(jù)。

8.物聯(lián)網(wǎng)分析

物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商主要專注于為自己的工具配備分析功能，但企業(yè)將需要更多功能。2020年，物聯(lián)網(wǎng)分析將朝著更全面的方向發(fā)展。明年將是統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)分析流的“起點(diǎn)”，企業(yè)將進(jìn)入一個(gè)集成的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)格，該網(wǎng)格可以更緊密地反映企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營情況。