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影響大數(shù)據(jù)和分析的5大趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)
隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步,人們之間的聯(lián)系理應(yīng)更加緊密,但是卻與期望相反,很多人卻變得更加分散和孤立。

 隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步,人們之間的聯(lián)系理應(yīng)更加緊密,但是卻與期望相反,很多人卻變得更加分散和孤立。

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社交媒體中的“喜好”使人們兩極分化,而其算法更加傾向于提供煽動(dòng)性內(nèi)容,引起更強(qiáng)烈的反應(yīng),并使人們更長(zhǎng)久地沉迷其中。當(dāng)涉及到當(dāng)?shù)胤伞⒎ㄒ?guī)和隱私時(shí),就會(huì)看到這種分化。

很多組織的戰(zhàn)略主管和投資者表示需要?jiǎng)冸x不是核心能力的業(yè)務(wù),而數(shù)字巨頭就潛伏在一個(gè)支離破碎的世界中,那么人們需要更換一種思路嗎?可以通過(guò)法規(guī)、商業(yè)模式和數(shù)據(jù)將支離破碎的格局轉(zhuǎn)變成機(jī)遇。

但是,只是分析還不夠,還需要進(jìn)行綜合,以將分布式數(shù)據(jù)連接到分析供應(yīng)鏈,并將目錄作為連接組織。科技將發(fā)揮巨大的作用,但它也需要有正確的流程和人員來(lái)實(shí)施。綜合和分析對(duì)于利用大數(shù)據(jù)和促進(jìn)向人們所稱的“數(shù)據(jù)馬賽克”的方向發(fā)展至關(guān)重要。

以下是未來(lái)一年影響大數(shù)據(jù)和分析的5大趨勢(shì):

1.大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù),下一步是“廣泛數(shù)據(jù)”

大數(shù)據(jù)是一個(gè)相對(duì)的術(shù)語(yǔ),是一個(gè)不斷變化的目標(biāo)。而定義大數(shù)據(jù)的一種方法是,超越現(xiàn)有技術(shù)所能實(shí)現(xiàn)的范圍。如果企業(yè)需要更換或大量投資于額外的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)處理數(shù)據(jù),那么將面臨巨大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

借助無(wú)限擴(kuò)展的云存儲(chǔ),可以克服這一缺點(diǎn)。現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更容易在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行索引和分析,并且企業(yè)擁有確保數(shù)據(jù)可以移至正確位置的工具。數(shù)據(jù)的神秘性消失了,這是因?yàn)檎弦约癏adoop分銷商在2019年的迅速消亡標(biāo)志著這一轉(zhuǎn)變。

下一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)⑹欠浅7稚⒌臄?shù)據(jù)或“廣泛的數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)格式正變得越來(lái)越多樣化和分散化,因此,適合于不同數(shù)據(jù)風(fēng)格的不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)已增加了一倍多,從2013年的162個(gè)增加到2019年的342個(gè)。海量數(shù)據(jù)的組合可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理,而那些能夠?qū)⑦@些零散而又多樣化的數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜合分析的企業(yè)將獲得優(yōu)勢(shì)。

2.DataOps +分析自助服務(wù)為組織帶來(lái)數(shù)據(jù)敏捷性

自助服務(wù)分析已經(jīng)提上日程很久了,并且借助“現(xiàn)代商業(yè)智能”技術(shù)使答案更接近于業(yè)務(wù)用戶。但直到現(xiàn)在,很多企業(yè)在數(shù)據(jù)管理方面還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)同樣的敏捷性。

“DataOps”已作為一種面向流程的自動(dòng)化方法而出現(xiàn),旨在提高質(zhì)量并減少用于分析的數(shù)據(jù)管理的周期時(shí)間。它專注于持續(xù)交付,并通過(guò)利用按需IT資源,并自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)測(cè)試和部署來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。諸如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成、變更數(shù)據(jù)捕獲(CDC)和流數(shù)據(jù)管道等技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。

通過(guò)DataOps,能夠以系統(tǒng)的方式將80%的核心數(shù)據(jù)傳遞給業(yè)務(wù)用戶,而自助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在數(shù)據(jù)較少情況下需要的獨(dú)立區(qū)域。通過(guò)在操作方面使用DataOps,在業(yè)務(wù)用戶方面使用分析自助服務(wù),可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)信息價(jià)值鏈的流動(dòng)性,將綜合與分析聯(lián)系起來(lái)。

3.活動(dòng)元數(shù)據(jù)目錄-數(shù)據(jù)和分析的連接組織

隨著企業(yè)繼續(xù)努力尋找、清查和綜合分布廣泛且多樣化的數(shù)據(jù)資產(chǎn),對(duì)數(shù)據(jù)目錄的需求正在猛增。到2020年,人們將看到更多的人工智能元數(shù)據(jù)目錄,這將有助于將這個(gè)龐大的任務(wù)從人工和被動(dòng)轉(zhuǎn)移到主動(dòng)、自適應(yīng)和變化。這將是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和自助服務(wù)分析所提供的敏捷性的連接組織和治理。

活動(dòng)元數(shù)據(jù)目錄還包括信息個(gè)性化,這是生成相關(guān)見(jiàn)解和定制內(nèi)容的必要組成部分。但是要做到這一點(diǎn),目錄還需要不僅在一種分析工具內(nèi)工作,而且還需要整合大多數(shù)組織所擁有的零散工具。

4.數(shù)據(jù)素養(yǎng)即服務(wù)

將綜合和分析連接起來(lái)以形成一個(gè)包容性的系統(tǒng)將有助于提高數(shù)據(jù)的使用率,但是如果沒(méi)有人參與,世界上任何數(shù)據(jù)和分析技術(shù)或流程都將無(wú)法正常運(yùn)行。僅僅依靠用戶提供工具并寄希望于最好的工具已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

提高行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分析采用率的關(guān)鍵組成部分是幫助人們變得對(duì)讀取、使用、分析和通信數(shù)據(jù)充滿信心。到2020年,企業(yè)希望擴(kuò)大數(shù)據(jù)素養(yǎng),并希望在此過(guò)程中與供應(yīng)商合作。這是通過(guò)結(jié)合軟件、教育和支持合作伙伴關(guān)系即服務(wù)而實(shí)現(xiàn)的,并考慮到結(jié)果。

目標(biāo)可以是將采用率提高到100%,幫助將數(shù)據(jù)操作與自助服務(wù)分析結(jié)合起來(lái),或者使數(shù)據(jù)成為每個(gè)決策的一部分。為了使這一點(diǎn)有效,企業(yè)需要自我診斷組織的位置和目的地,然后共生地找出如何實(shí)現(xiàn)這些結(jié)果。

5.“Shashaming”數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)/人機(jī)交互

數(shù)據(jù)分析對(duì)大量數(shù)據(jù)的影響現(xiàn)已達(dá)到臨界點(diǎn),并帶來(lái)了里程碑式的成就。全球業(yè)界知名音樂(lè)服務(wù)提供商Shazam公司可以在其中識(shí)別聲音并獲取有關(guān)已識(shí)別歌曲的信息。最近,它已擴(kuò)展到更多用例,例如只需分析照片并且識(shí)別就可以決定是否購(gòu)買衣服。

2020年,人們將看到企業(yè)中“shazaming”數(shù)據(jù)的更多用例,例如指向數(shù)據(jù)源并獲取遙測(cè)數(shù)據(jù),例如數(shù)據(jù)來(lái)自何處、誰(shuí)在使用它、數(shù)據(jù)質(zhì)量如何以及當(dāng)天有多少數(shù)據(jù)發(fā)生了變化。算法將有助于分析系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行指紋識(shí)別、發(fā)現(xiàn)異常和洞察,并提出應(yīng)與之一起分析的新數(shù)據(jù)。這將使數(shù)據(jù)和分析更精簡(jiǎn),使人們能夠在正確的時(shí)間使用正確的數(shù)據(jù)。

人們將看到這與數(shù)據(jù)交互方面的突破相結(jié)合——超越搜索、儀表盤和可視化。將越來(lái)越能夠通過(guò)動(dòng)作和表達(dá),甚至是與大腦進(jìn)行感官上的互動(dòng)。Facebook公司最近收購(gòu)了一款讀心術(shù)腕帶CTRL Labs,以及Elon Musk的Neuralink項(xiàng)目,這些都是未來(lái)發(fā)展的早期信號(hào)。

到2020年,這些突破性的創(chuàng)新將開始改變?nèi)藗兣c數(shù)據(jù)交互的經(jīng)驗(yàn)。這為所有人帶來(lái)巨大的利益,也可以用于疾病治療,但必須負(fù)責(zé)任地使用。

通過(guò)連接綜合和分析,可以將碎片化數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì),從而形成一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。DataOps和自助服務(wù)將是過(guò)程和方法,數(shù)據(jù)素養(yǎng)和道德規(guī)范將指導(dǎo)人們做正確的事。由人工智能推動(dòng)的創(chuàng)新技術(shù)將促進(jìn)整個(gè)鏈的發(fā)展,以增強(qiáng)和加速數(shù)據(jù)使用。

這些趨勢(shì)促進(jìn)分析數(shù)據(jù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用,使人們進(jìn)入了數(shù)字時(shí)代的下一個(gè)成功階段。

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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