2020年，5大數據分析預測
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“科技進步的速度如此之快，以至于我們無法在新變化出現的同時完全理解它們，”這樣的說法并非言過其實。
這既是驚喜，也是驚嚇。
如果說2019年，市場營銷的某一個領域因為科技發生了翻天覆地的變化，毫無疑問這個領域就是數據分析領域。
商業可以說是一個被數據淹沒的領域。
我們掙扎在浩如煙海的數據中，辨別什么信息是重要的、什么信息是不重要的。然而，這一問題還停留在“有就是好”的階段。但是，對隱私和安全的關注帶來了更大的挑戰。數據丑聞的發生就像打開了商業領域的潘多拉魔盒，現在每個人都必須面對數據問題。
我們看到的很多關于2020年的趨勢預測都圍繞著如何應對這些挑戰。有些問題與技術相關，有些問題本質上與技術無關。讓我們來詳細討論這些問題：
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1. 增強分析使得數據理解更加容易
2017年，高德納第一次將增強分析列入其年度新興技術成熟度曲線報告。在報告中，高德納將增強分析描述為“數據分析領域的下一波浪潮”。無疑，高德納一語成真，2019年，增強分析已在數據分析領域成為主流。
對于時間緊張的數據分析及闡釋過程，增強分析已被證明可以緩解這一問題。這一技術實質上是專為非技術出身或沒有數據科學知識的用戶開發的，讓他們能夠獨立開展數據分析。這也免除了數據科學家選擇算法的麻煩，他們無需寫代碼就可以獲得數據。
增強分析結合了機器學習和自然語言處理技術。增強分析工具能夠處理大量的數據，與分析平臺兼容性好，而且非常省時。
有趣的是，這些系統可以自行開展數據分析，展示任何異常趨勢并匯報企業。
高德納在2019年的報告中就指出：“到2020年，增強分析將成為企業購買分析與商業智能的新主要驅動力。”在數份行業趨勢報告中占據榜首的增強分析技術，必將在2020年引起轟動。
2. 數據存儲及管理技術創新
直到前幾年，大部分企業都用他們自己的數據中心存儲和管理數據，沒有別的選擇。隨著云服務的面世，這一情況得以改變，超大規模的云計算企業應運而生。企業云不僅能降低企業成本，還能增加利潤。
公共云市場涵蓋了云應用 (SaaS) ，開發及數據平臺 (PaaS) 和基礎設施(IaaS) 。佛洛斯特研究公司預測，公共云市場將增長到2994億美元。這一市場的復合年均增長率 (CAGR) 達到21%，保持低速健康增長。這一增長會帶來更多的需求和支出，促進企業數據技術的發展。
國際上，超大規模公共云領導者會尋求更多的合作，同時重新關注核心競爭力。領先的企業應用供應商會拋棄他們專有的基礎設施。
表現優秀的計算服務將得到快速發展。云平臺自帶的開發生態系統提供了豐富的服務網格和無需伺服器的計算功能。如果出現了廣為人知的公共云數據泄露事件，云管理供應商也會將關注點轉移到安全上來。
人工智能和機器學習也將滲透到企業級數據管理方案中。
高德納認為：“在技術手段短缺而數據量呈指數增長的背景下，企業需要自動化數據管理任務。供應商正引入機器學習及人工智能技術，使數據管理流程可以自動配置及調整，這樣高級技術人員就可以專注于更有價值的任務了。”
增強數據管理必將崛起，包括“數據質量、元數據管理、主數據管理、數據集成及數據庫”在內的整個生態系統都將受到影響。
3. 自然語言處理和會話分析
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如果說有一種趨勢能在數據科學領域掀起真正的革命，那必然是自然語言處理 (Natural LanguageProcessing, NLP) 和會話分析的趨勢。有了NLP和會話分析，就不用編程詢問高級分析了。
這些技術使得人機之間能夠用自然語言對話，使得更多的用戶能夠接觸到數據。
自然語言處理一直都是科學幻想之一。記得斯坦利·庫布里克的《2001太空漫游》中的超級電腦HAL 9000嗎?迄今，HAL說“我很抱歉，大衛，我恐怕不能那么做”的一幕仍稱得上是名場面。這部電影是1968年上映的。技術發展到今天的高度無疑花了不少時間，而NLP也終于作為人工智能的一個分支，在技術領域占據一席之地。
借助NLP，谷歌讓每個人都能使用互聯網。接下來，企業會發現，詢問關于數據的問題、得到洞察解釋變得更容易。通過用語音問答代替文字問答，會話分析將把人機交互提升至全新的水平。
高德納咨詢公司對于這些技術的發展前景持樂觀態度。高德納預測， NLP及會話分析技術將促使更多的人使用分析工具和商業智能，到2021年，使用分析工具和商業智能的雇員將從35%提升至50%以上。在他們中間將出現新的用戶群體，比如決策員工。
4. 理解數據法律，保護消費者
2019可謂是數據隱私的多事之年，訴訟事件層出不窮。消費者隱私保護不僅成為了美國重要法院及立法機構的重要議題，也被硅谷提上了議程。自2018年Facebook與劍橋分析公司的“數據門”事件開始，亞馬遜、蘋果、谷歌等科技巨頭接連面臨起訴。
在2019年的大部分時間，各大科技公司都在加速構建以消費者隱私保護為核心的新商業模式。隨著《加利福尼亞州消費者隱私保護法案》 (CCPA) 及歐盟的《通用數據保護條例》 (GDPR) 開始生效，保護消費者隱私成為所有擁有在線業務企業的必備功課。
如果你檢查一下郵箱，就會發現已經收到了諸如“隱私政策更新”、“服務及隱私更新條款”這樣標題的郵件。對于巨額罰款和未來可能的名譽損失，各商業機構唯恐避之不及。
在2020年，營銷人員將繼續反復地分析已有的消費者數據。營銷團隊的每個人都必須理解企業是如何收集、處理及保存數據的。過去，營銷人員可以竊喜不用學習這些知識，但2020年不會再給他們這樣的優待了。
另外，由于技術公司和消費者們繼續在法庭上會面，人們也希望現行的立法機關能進一步完善法律。我們將看到關于隱私、隱私信息和侵犯隱私的不同定義——因為每部法律的定義都不同。例如，即使符合GDPR的要求，也不意味著CCPA的條款也能適用。
也許新的聯邦立法機構會因此形成。及時了解每一次法令的更新從未像現在這般重要。為了達到法律要求，企業花在咨詢和系統上的時間遠超以往。B2C企業面臨更為嚴酷的挑戰，因為為營銷和廣告留存用戶數據將變得更為艱難。
營銷人員必須認真評估第三方數據供應商的數據生態系統，確保不會面臨任何訴訟。2020年，數據相關的訴訟案件預計將增加300%。由于越來越多的消費者采用反監控技術來攔截政府監控，企業也因此無法獲得IP地址、位置、面部信息等消費者數據。缺乏數據道德的企業將失去信譽、顧客和員工。
2019年，波耐蒙研究所 (Ponemon Institute) 開展研究并發布IBM研究報告，稱數據泄露的平均損失達到392萬美元。實際上，2019年上半年，數據泄露事件的總數增加了54%。
企業會試圖通過營銷推廣活動收集數據，并將之作為武器。Deep-fake詐騙帶來的損失將超過2.5億美元。企業將避免與第三方供應商分享數據。五分之一的企業必須保護數據不被AI泄露。
隨著數據泄露帶來的后果越發嚴重，保護數據，防止內部泄露、數據庫曝光、釣魚式詐騙、勒索病毒攻擊及其他風險將成為企業的最高優先事項。 這一切都會讓營銷團隊在2020年如履薄冰。做好準備吧!
5. 統一數據，連接所有點
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為實現不同的商業目的，企業會運行不同的應用、使用不同的技術。這就導致有大量的數據可能是結構化的、未結構化的或是半結構化的。由于數據來自于不同的數據來源，對于不同的團隊和事業單位，各自的數據庫也不盡相同。
如果沒有一個管理所有數據的中央系統，就無法獲得準確的洞見，這就常常導致做決策時信息閉塞或不足。但是，如果能夠統一數據，就能夠更好地完善計劃、制作預報、制定預算、設計產品和服務。
去年，谷歌提出了整合應用及網頁分析數據的方案，將Google Analytics和FirebaseAnalytics(兩者都是谷歌旗下的數據分析工具，不同的是后者專為移動端設計)的功能集合在一起。這一方案可謂是及時雨。希望新技術能像雨后春筍般涌現，為企業的所有職能部門整合數據庫，確定唯一的正確的數據來源。
在2020年，越來越多的企業會運用技術打通各數據庫。實際上，以后大部分的營銷活動都要求企業內部統一對顧客的理解。與以往相比，這更像是“必然要求”而非“可選項目”。
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為了讓企業能夠穩步發展、做出正確的抉擇，清晰且可行的規劃必不可少且非常有意義。這要求我們從全局看現有的生態系統，既要看到技術層面，也要看到非技術層面。
高德納咨詢公司的尼爾·奧斯蒙也提醒我們，不要濫用“改變”這一詞。他提醒企業，不要掉進“改革疲勞癥”的陷阱。他說：“人們上班是為了履行責任，而非做出改變。如果你迫使他們改變，那是非常累人的。”
所以，從溝通開始吧!幫助他們理解你的規劃、與你的構想相連。建立信任和信心，鼓勵真正的改變，制定他們能夠理解的清晰計劃!
