在商业格局快速发展和变化的时代，数据收集和分析成为决定每个新细分市场命运的关键因素，无论是医疗保健行业还是医疗保健行业。网上客服网，甚至是网上银行服务。目前推动市场加速增长的一些主要趋势包括大数据分析、数据科学和人工智能的进步，它们正在改变全球企业的运营方式。随着越来越多的企业实施数据驱动模型，数据分析行业正在稳步发展。目前，数据分析在预测未来方面发挥着越来越重要的作用，越来越多的行业通过分析和解释数据来预测未来会发生什么。越来越多的分析师和企业为了改进、简化和增强数据使用方式的目标而齐心协力。近年来，数据分析师的招聘职位数量稳步上升。在本文中，我们将探讨数据分析的十大趋势，这些趋势正在彻底改变企业处理从教育到经济再到环境的方方面面的方式，以及如何使用数据做出更明智的决策。数据分析的十大未来趋势1)人工智能近年来，有许多技术进步彻底改变了世界各地企业的运营方式，包括机器学习、人工智能、机器人技术和自动化。随着人工智能的普及，数据分析正在迅速发展，在个人和专业层面上增强了人类的能力，并帮助企业更好地理解他们收集的数据。面对业务环境的急剧变化，使历史数据有些过时。与传统的AI技术不同，市场上有大量新的可扩展且智能的AI和机器学习技术能够处理小型数据集。从长远来看，企业将通过开发高效且有效的流程从人工智能系统中获益匪浅。人工智能可以通过多种方式增加商业价值。这包括预测客户需求以增加销售额、提高仓库库存水平以及加快交货时间以提高客户满意度。因此，一个好的人工智能系统可以具有高度的适应性、保护个人信息、速度更快，并提供更高的投资回报。2)数据民主化数据民主化旨在使组织的所有成员（无论技术专长如何）都能轻松地与数据交互并充满信心地进行讨论，最终带来更好的决策制定和客户体验。如今，公司正在将数据分析作为任何新项目的核心要素和关键业务驱动力。通过数据民主化，非技术用户无需数据管理员、系统管理员或IT人员的帮助即可收集和分析数据。事实证明，人工智能作为一种确保全纳教育和改善弱势社区生活质量的工具，在全球范围内也是有益的。通过即时访问和理解数据，团队可以更快地做出决策。民主化的数据环境是管理大数据和发挥其潜力的一个重要方面。如今，为员工配备正确工具和理解力的企业能够做出更好的决策并提供卓越的客户服务。3）边缘计算随着5G的出现，边缘计算在各行各业创造了很多机会。在边缘计算领域，计算和数据存储可以更靠近数据源头，使数据更准确、更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行动，并允许执行连续操作。毫无疑问，到2025年，边缘数据处理的速度将大大加快，从目前的10%提高到75%。此外，嵌入边缘计算的物联网设备可以提高速度、敏捷性和灵活性。此外，它还可以执行实时分析并实现自主行为。由于边缘计算消耗的带宽较少，因此它是处理大量数据的有效方式。除了降低开发成本外，边缘计算还有助于从远程位置操作软件。4)增强分析在当今的预测分析世界中，增强分析是您将看到的主要趋势之一。增强分析使用机器学习和自然语言处理来自动化和处理数据，并从数据中获取洞察力，否则这些数据将由数据科学家或专家处理。增强的分析解决方案可以帮助业务用户和管理人员更好地了解他们的业务环境、提出相关问题并更快地发现见解。此外，增强分析可帮助分析师和高级用户执行更全面的分析和数据准备任务，即使他们不具备深入的分析专业知识。5)DataFabrics数据结构是一组架构和服务，它们在跨多个云的各种端点上提供一致的功能，并提供端到端的解决方案。作为一个强大的架构，DataFabric创建了一个通用的数据管理实践和实用程序，我们可以在各种本地云和边缘设备上进行扩展。最后，DataFabric改进了组织内数据的使用，并将设计、部署和运营数据管理任务减少了70%。随着业务步伐的不断加快和数据变得越来越复杂，越来越多的组织将依赖这个框架，因为它易于使用、易于重新利用，并且可以与数据中心技能、不同的集成风格和其他技术进步相结合.6）数据即服务数据即服务（简称DaaS）是一种基于云的软件工具，用于分析和管理数据，例如数据仓库和商业智能工具，可以随时随地运行。从本质上讲，数据即服务允许订户通过互联网在线访问、使用和共享数字文件。目前，医疗保健行业的DaaS行业看到了增长机会。随着用户对高速互联网的访问增加，DaaS的覆盖范围也有望扩大。DaaS最终将提高企业内的生产力水平。在大数据分析中，DaaS的使用将简化分析师的业务审查任务，并更容易跨部门和跨行业共享数据。随着越来越多的企业转向云来实现基础架构和工作负载的现代化，DaaS已成为一种更常见的集成、管理、存储和分析数据的方法。7)自然语言处理NLP是多年来发展起来的计算机科学、语言学和人工智能的众多子领域之一。本学科主要研究人类语言与计算机的交互，特别是如何对计算机进行编程，使其能够识别、分析和处理来自自然语言的大量信息，从而提高计算机的智能。NLP旨在阅读和解释人类语言。随着企业利用数据和信息制定未来战略，NLP有望在监控和跟踪市场情报方面变得越来越重要。句法和语义分析等NLP技术需要使用语法规则的算法从每个句子中提取重要信息。与处理数据或文本含义的语义分析相反，句法分析侧重于与数据/文本相关的句子和语法问题。8）数据分析自动化数据分析自动化是指使用计算机系统和流程来自动执行分析任务，以最大限度地减少人工参与。数据分析过程的自动化会对许多企业的生产力产生重大影响。此外，它还为分析过程自动化(APA)铺平了道路。众所周知，分析过程的自动化可以帮助解锁预测性和规范性洞察力，从而更快地取得成功并提高投资回报率。该技术将提高生产力并提高数据利用率。该工具的一个显着特征是它搜索分类数据以创建一组相关特征。9)数据治理数据治理是确保高质量数据并提供平台以在组织内安全共享数据同时遵守与数据安全和隐私相关的任何法规的过程。通过实施必要的安全措施，数据治理策略可确保数据保护并最大化数据的价值。没有有效的数据治理计划可能会导致不合规和罚款、影响业务决策的数据质量差、寻找正确数据的问题、分析延迟、错失机会以及训练有素的AI模型。通过数据民主化，可以将数据嵌入决策的各个方面并在用户之间建立信任，增加品牌价值并降低违反监管要求的可能性。10）基于云的自助式数据分析借助基于云的管理系统，自助式数据分析已成为数据分析领域的下一件大事。人力资源和财务领导正在引领这场运动，大力投资于基于云的技术解决方案，让所有用户直接访问他们需要的信息。自助服务分析将数据直接交到它打算服务的用户的手中和头脑中。借助由云提供支持的自助服务分析，您可以增强竞争优势并提高效率。将基于云的分析集成到您的财务或人力资源平台中，确保用户只能访问他们需要的数据。自助分析最终可以从内到外改变公司的方方面面。例如，首席财务官(CFO)可能会向HR、市场营销、产品、销售和运营部门提供财务信息，以便他们可以进行自己的数据发现和可视化分析，并确定其运营的有效性。结论随着数字世界的不断发展，初创企业、中小企业和大型组织越来越多地使用数据分析来增强客户体验、降低成本、优化现有流程并覆盖更广泛的受众。除此之外，大数据由于能够增强关键信息的安全性，也引起了许多公司的极大兴趣。随着人工智能的发展，越来越多的数据分析趋势可能会在2022年、2023年及以后出现并蓬勃发展。基于本文讨论的10大分析趋势，我们可以得出结论，企业正在整个商业世界中迅速变得以数据为中心。随着人工智能(AI)、物联网(IoT)和自动化在我们日常生活中的发展，企业必须认识到这些趋势，因为它们可以帮助组织应对日益普遍的许多变化和不确定性。识别、试验并积极投资于重要且符合您的战略业务目标的关键趋势。确保关注当前趋势，以免被未来的技术所困扰。本文来源：https://www.datasciencecentral.com/top-10-future-data-analytics-trends-in-in-2023/作者：SoniaMathias
