【51CTO.com快譯】

數據分析是對數據進行解構并檢查以發掘實用模式和趨勢的過程。這個過程的自動化和精細度越高，對于希望節省開支、增加收入、優化效率并與客戶聯系的公司和組織來說越有用。

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隨著越來越多的數據源可用，技術會跟步步伐：開發新的應用軟件，建立有意義的連接，并提供實用的洞察力。資源豐富的公司可能選擇自主開發這類應用軟件，其他公司可能尋求外包公司的服務來獲得幫助。

但是定制開發的數據分析軟件不一定很復雜，不一定需要專家數據分析員才能使用。實際上，隨著技術進步，形形色色的專業人員都能獲得這些重要建議。下面介紹使數據分析更有用的五個趨勢。

1. 自然語言處理

自然語言處理(NLP)如同數據分析領域的谷歌，因為它讓用戶可以使用人類自然語言借助書面或語音輸入來進行查詢。這項技術使數據分析為更廣泛的專業人員所使用，包括前臺工作人員。

這種能力將會越來越先進。比如說，目前您可能會問“該財年每位客戶的平均支出是多少?”之類的問題。隨著技術不斷發展，您到時可以問“該財年與上一財年10英里半徑內每位客戶平均支出是多少?”之類的問題。

2. 增強分析

增強分析使用人工智能和機器學習，為用戶提供了一種編程方式來找到最重要的洞察力。為此，它自動梳理一家公司或組織的數據，分析數據，最后返回實用的洞察力。這種方法只花費手工分析的一小部分時間。它有望減少對數據科學和機器學習專家的需求，同時要求其他角色的專業人員(例如小企業主)提高數據素養。

Dataversity聲稱：“技術通過融合人工智能和機器學習技術，使開發、共享和解讀分析工具變得更容易，從而顛覆了分析行業。”據Gartner聲稱，增強分析正成為“新采購數據分析和商業智能以及數據科學和機器學習平臺的主要驅動力。”

3. 區塊鏈

區塊鏈技術以其在加密貨幣中扮演的角色而出名，但可用于各行各業的眾多任務。由于區塊鏈可以驗證數據有效性，防止虛假信息混入到數據分析中，因而能夠增強預測分析。黑客將不得不改變區塊鏈中的所有塊才能篡改數據。在大多數情況下，這么做不劃算。因此，收集到的洞察力更可靠、因此更有價值。

據SmartData Collective聲稱：“如果數據科學與區塊鏈結合使用，獲取的信息變得極具結構化、極為具體化，因此變得更有用。”區塊鏈還使數據分析應用軟件能夠挖掘大量數據，從而使洞察力更具價值。

4. 持續智能

持續智能又叫實時智能。隨著云計算、流式軟件、機器學習和物聯網等技術變得更先進更互連，這種類型的數據查詢正變得越來越有可能。據Dataversity聲稱：“它處理歷史數據和當前數據以提供決策自動化或決策支持。它基于歷史數據和實時數據建議采取的動作。”

這種建議為幫助專業人員開發新程序提供了幾乎無限的潛力，并基于客戶偏好和動作方面的最新數據針對客戶開展促銷。此外，Dataversity表示：“該技術有望為卡車公司、航空公司和鐵路等組織充當‘核心神經系統’，”這些組織可以用來調整時間表，以實現效率和利潤最大化。

5. 數據結構

數據結構可實現跨分布式網絡無縫共享數據。Gartner將其定義為“一種定制的設計，通過以一種精心協調的方式，結合多種數據集成方法，以提供可重復使用的數據服務、管道、語義層或API。”換句話說，數據分析應用軟件可以合并來自眾多數據源的數據，并使用所有數據流進行必要的連接。

據數據結構提供商Talend聲稱，數據結構可以通過“提供用于訪問和收集所有數據的單一環境來幫助組織——無論數據位于何處、如何存儲，從而消除數據孤島。”此外，它通過消除多款工具，便于更快速地訪問更可靠的數據，實現“更簡單且統一的數據管理，包括數據集成、質量、治理和共享。”

小結

數據分析對于各種類型的企業和組織都非常有用，而且一直變得越來越重要。本文介紹的幾個趨勢指明了下一步方向，有望提高收入和客戶忠誠度、減少浪費和低效，并打敗競爭對手。

原文標題：5 Big Trends in Data Analytics，作者：Malcom Ridgers

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