【.com速递】数据分析是解构和检查数据以发现有用模式和趋势的过程。此过程的自动化程度和粒度越高，对于希望节省资金、增加收入、优化效率和与客户建立联系的公司和组织就越有用。随着越来越多的数据源变得可用，技术将跟上步伐：开发新的应用程序、建立有意义的联系并提供可操作的见解。资源丰富的公司可能会选择在内部开发此类应用程序，而其他公司可能会寻求外包公司的服务以寻求帮助。但定制开发的数据分析软件不一定要复杂，也不一定需要专业的数据分析师才能使用。事实上，随着技术的进步，各行各业的专业人士都可以获得这一重要建议。以下是使数据分析更有用的五个趋势。1.自然语言处理自然语言处理（NLP）就像数据分析领域的谷歌，它允许用户使用自然人类语言使用书面或口头输入进行查询。这项技术使包括前台工作人员在内的更广泛的专业人员可以访问数据分析。这种能力会越来越先进。例如，现在您可能会问“本财年每位客户的平均支出是多少？”之类的问题。随着技术的发展，您将能够提出这样的问题：“与上一财年相比，本财年方圆10英里内每位客户的平均消费是多少？”2.增强分析增强分析使用人工智能和机器学习为用户提供一种程序化的方式来找到最重要的见解。为此，它会自动梳理公司或组织的数据，分析数据，并最终返回有用的见解。这种方法只需要人工分析时间的一小部分。它有望减少对数据科学和机器学习专家的需求，同时要求小企业主等其他角色的专业人员提高数据素养。据Dataversity称，“技术正在通过融合人工智能和机器学习来颠覆分析行业，从而使开发、共享和解释分析工具变得更加容易。”根据Gartner的说法，增强分析正在成为“新的数据分析和商业智能，以及数据科学和机器学习平台的主要驱动力。”3.区块链区块链技术以其在加密货币中的作用而闻名，但可用于许多任务跨行业。区块链可以增强预测分析，因为它可以验证数据的有效性并防止虚假信息混入数据分析。黑客必须更改区块链中的所有块才能篡改数据。在大多数情况下，它是这样做不符合成本效益。因此，收集到的见解更可靠，因此也更有价值。根据SmartDataCollective的说法：“当数据科学与区块链结合使用时，获得的信息将变得高度结构化、高度具体，因此更有用。”区块链还使数据分析应用程序能够挖掘大量数据，使洞察力更有价值。4、持续智能持续智能也称为实时智能。随着云计算、流媒体软件、机器学习和物联网等技术变得更加先进和互联，这种类型的数据查询变得越来越可能。根据Dataversity的说法：“它处理历史和当前数据以提供决策自动化或决策支持。它根据历史和实时数据推荐行动。”这种建议提供了几乎无限的潜力，可以帮助专业人士开发新的程序，并根据有关客户偏好和行为的最新数据向客户进行有针对性的促销。此外，Dataversity表示，“该技术有可能成为货运公司、航空公司和铁路等组织的‘核心神经系统’，”组织可以利用它来调整时间表，以最大限度地提高效率和利润。5.数据结构数据结构使得跨分布式网络的数据无缝共享成为可能。Gartner将其定义为“一种定制设计，通过以协调的方式组合多种数据集成方法来提供可重用的数据服务、管道、语义层或API”。换句话说，数据分析应用程序可以组合来自众多来源的数据并使用所有数据流来建立必要的连接。根据数据结构提供商Talend的说法，数据结构可以通过“提供用于访问和收集所有数据的单一环境——无论数据位于何处或如何存储，从而消除数据孤岛”来帮助组织。一种有助于更快地访问更可靠的数据并实现“更简单和统一的数据管理，包括数据集成、质量、治理和共享”的工具。总结数据分析对所有类型的企业和组织都有用，并且一直变得越来越重要。本文中描述的一些趋势指出了下一步的方向，这些步骤有望增加收入和客户忠诚度，减少浪费和低效率，并打败竞争对手。原标题：数据分析的5大趋势，作者：MalcomRidgers
