本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)。

數據分析，簡而言之，就是解構并優(yōu)化數據發(fā)展模式和趨勢的過程。該過程的自動化程度和粒度越高，對于那些想要節(jié)省資金、增加收入、提高效率、加強客戶聯系的公司或組織來說，數據分析的用處就越大。

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科技越來越發(fā)達，可用的數據源也越來越多，人們可以通過開發(fā)新的應用程序來增進溝通，發(fā)表不同的實用建議。資源廣泛的公司可以自己開發(fā)此類應用程序，而其他公司則可以尋找合適的外包公司來幫助開發(fā)。

但這些定制開發(fā)的數據分析軟件并不一定復雜到只能由數據分析專家使用。隨著技術的進步，各類專業(yè)人員都有能力使用這些軟件來收集重要建議。本文將探討數據分析的五大趨勢，它將在未來發(fā)揮更大用處。

1. 自然語言處理

自然語言處理(NLP)允許用戶使用自然人類語言，通過手寫鍵盤或語音輸入來進行搜索查詢。這項技術能讓數據分析廣泛適用于更多的專業(yè)人員，包括前臺工作人員。

數據分析能力在不斷增強，它能處理越來越復雜的問題。比如，你現在只能問：“本財年每位客戶的平均消費是多少?”

但隨著技術的發(fā)展，你在將來可以這樣問：“與上一財年相比，本財年每位客戶方圓10英里內的平均消費是多少?”

2. 增強分析

增強分析能基于人工智能與機器學習，通過編程為用戶找到最重要的數據。它可以自動梳理、分析公司或組織的數據，并返回可操作的建議。與人工分析相比，增強分析所需時間更短，操作時不必過于依賴數據科學和機器學習專家，但需要增強其他人士(如小微企業(yè)家)的數據素養(yǎng)。

Dataversity認為：“增強分析融合了人工智能和機器學習技術，簡化了數據開發(fā)、共享和解讀的過程，從而革新了分析行業(yè)。”

Gartner也表示，“分析學、商業(yè)智能領域以及數據科學和機器學習平臺正在興起新的消費潮，而增強分析正是這一潮流的主要推動力”。

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3. 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術以其在加密貨幣中的作用而聞名，其實它不止于此，它還可以適用于跨行業(yè)的各種任務。區(qū)塊鏈具有增強預測分析的能力，可以驗證數據的有效性，避免分析出錯。黑客必須更改區(qū)塊鏈中的所有區(qū)塊才能篡改數據，這種行為往往吃力不討好。因此，通過區(qū)塊鏈技術收集到的數據更為可靠，也更有價值。

SmartData Collective認為，“當數據科學與區(qū)塊鏈相結合時，它將變得更加結構化和具體化，因此也更加有用。”數據分析應用程序通過區(qū)塊鏈技術能夠挖掘更多數據，使建議更有價值。

4. 持續(xù)型智能

持續(xù)型智能也被稱作實時智能。隨著云、流媒體軟件、機器學習和物聯網等技術的發(fā)展和互通，這種類型的數據查詢變得越來越有可能。據Dataversity稱，“持續(xù)型智能技術在處理完歷史和當前數據后，可以自動決策或提供決策支持”，并且“可以根據歷史和實時數據推薦操作”。

其中蘊含著無限潛力，可以幫助專業(yè)人士開發(fā)新的程序，并能根據客戶最新個人偏好和行為數據為其提供定制服務。Dataversity還指出，“這項技術可能會成為卡車運輸公司、航空公司和鐵路等組織的‘核心神經系統(tǒng)’”，這些組織可以利用它來調整時間表，以求效率與利潤最大化。

5. 數據結構

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數據結構實現了跨分布式網絡的無縫數據共享。Gartner將其定義為“通過協(xié)調并結合數據集成方法，提供可重復使用的數據服務、管道、語義層或API的定制設計。”換句話說，數據分析應用程序可以合并不同來源的數據，建立數據流，獲得有益的連接。

數據結構提供商Talend表示，不論數據的來源和存儲方式，數據結構都可以建立一個訪問和收集所有數據的單一環(huán)境來消除數據孤島，來幫助企業(yè)或組織。此外，它也刪除了多種不必要的工具，實現了更簡單統(tǒng)一的數據管理，包括數據集成、質量、管控和共享，使人們可以更快地訪問更可靠的數據。

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圖源：Pixabay

數據分析的重要性越來越凸顯出來，本文列出的五大趨勢為企業(yè)或組織點明了一些發(fā)展方向，可以增加盈利、提高客戶忠誠度、減少資源浪費和避免效率低下。數據分析能讓企業(yè)清楚自己何以處于當前位置，以及該如何前進。