企業需要發現數據分析技術的一些發展趨勢，以輕松預測客戶需求、個性化內容并實現業務目標。

行業專家Geoffrey Moore在一本著作中指出，“如果沒有大數據分析，企業的發展可能會很盲目，就像在高速公路上游蕩的鹿一樣。”

如果沒有數據分析，企業的業務經營就會很脆弱，因為分析可以讓企業深入了解哪些業務有效，哪些是無效的。如果不了解在業務決策、營銷績效或客戶互動方面犯了什么錯誤，就會繼續犯同樣的錯誤。數據分析可幫助業務決策者在行業競爭中更好地定位，并確定需要其產品和服務的哪些領域、銷售額可能減少或增加的原因，以及市場中可能存在的機遇。

通過使用先進的分析和技術，企業可以輕松預測客戶需求、個性化內容、提高收入并實現目標。企業正在采用分析和系統統計推理來做出提高效率、風險管理和利潤的決策，同時保持庫存、定價解決方案以及招聘人才。

嵌入式分析解決方案(將分析功能和數據可視化集成到軟件應用程序中)使企業能夠通過將分析直接放入用戶級別的應用程序中來更快地采取行動。通過讓從客戶到員工的關鍵利益相關者訪問分析，嵌入式分析可以簡化生成洞察力的過程，并減少運行數據分析和提供可行建議所需的時間。

眾所周知，自從發生冠狀病毒疫情以來，醫療機構發揮著重要的作用。為應對這一危機，超過500項醫學治療和疫苗接種試驗使用大量的患者數據庫，并從患者注冊和其他來源收集和整理數據。這些有助于醫學衛生專家預測疾病的傳播，在疫情期間找到新的治療方法和臨床管理計劃。因此，可以說數據和分析與人工智能(AI)技術相結合，對于以主動和加速的方式預測、準備和響應全球性危機及其后果的努力至關重要。

根據調研機構Gartner公司的調查，企業開始克服機器學習部署的80%失敗率，并成功將其集成到生產環境中。

Gartner公司研究副總裁Rita Sallam將以下趨勢視為最新的人工智能技術需求，并將在2021年以新的方式提升業務水平。

1.采用人工智能的智能解決方案

預計到2024年底，數據流和分析基礎設施市場規模將會有5倍的增長，75%的企業將從人工智能的試點采用轉向實施。Sallam還提到強化學習和分布式學習等人工智能技術正在創建更具適應性和通用性的系統來處理復雜的業務情況，尤其在發生疫情之前的模型依賴于可能不再有效的歷史數據時。

自然語言處理(NLP)提供有關病毒傳播以及對策的有效性和影響的重要見解和預測。人工智能和機器學習現在正在嚴格按照新的需求模式重新調整供應鏈。更重要的投資創造了新的芯片架構，例如可以部署在邊緣設備上的神經形態硬件。這些解決方案正在加速人工智能和機器學習在計算和工作負載中的應用，并減少對需要高帶寬的集中式系統的依賴。它導致更具可擴展性的人工智能解決方案具有更高的業務影響。

2.儀表板的修改版本

根據Gartner公司的預測，到2025年，數據故事(而非儀表板)將成為最廣泛的分析消費方式，將取代視覺、點擊式創作和探索。研究人員還提到，其中三分之一的數據故事將使用增強分析技術自動生成。

通常情況下，用戶采用儀表盤必須進行大量人工工作才能深入了解更多信息。向場景數據故事的轉變意味著將最相關的見解根據每個用戶的場景、角色或用途提供給他們。這些動態洞察采用了自然語言處理(NLP)、增強分析、數據流異常檢測和協作等技術。用戶使用自定義的儀表板的時間會自然減少。

3.更好的決策建模提高決策智能能力

到2023年，將近33%的企業的分析師將使用決策建模來實施決策智能。

決策智能是一個將決策管理和決策支持在內的多個學科組合在一起的線程。Gartner公司將決策智能描述為一個實際領域，其中包括復雜自適應系統領域的應用。多種傳統技術(如基于規則的方法)和高級學科(如人工智能和機器學習)與這些復雜的自適應系統結合在一起。

使用決策智能框架，數據分析領導者可以在業務成果和行為的背景下設計、組合、建模、調整、執行、監控和調整決策模型和流程。

4.X分析

X-分析這個術語由Gartner公司首次提出，其中“X”表示一系列結構化和非結構化內容的數據變量，例如文本分析、視頻分析、音頻分析等。分析人員使用這種X分析來解決復雜的問題，其中包括氣候變化、疾病​​預防和野生動物保護等行業應用。

Gartner公司在報告中指出，人工智能現在正在為視頻、音頻、振動、文本、情感和其他內容分析做出驚人的工作，這些分析將在2025年前引發財富500強75%的公司的大規模創新和變革。在未來，X分析結合人工智能和其他技術(例如圖形分析)，將在識別、預測和規劃自然災害和其他商業危機和機遇方面發揮關鍵作用。Sallam表示，人工智能技術及其在云中的使用正在成熟，以擴大X分析的采用和影響。

5.增強數據管理

很多企業現在正在利用機器學習、數據結構和主動元數據來動態連接、優化和自動化數據管理流程，到2023年將數據交付時間縮短30%。

增強數據管理可以在機器學習和人工智能技術的幫助下轉換元數據，從用于審計、沿襲和報告到為動態系統提供驅動力。此外，該產品可以檢查大量操作數據樣本，其中包括實際查詢、性能數據和模式。

考慮到上述事實，數據分析領導者專注于增強數據管理，以支持主動元數據來簡化和整合其架構，并提高冗余數據管理任務的自動化程度。

6.更好的云計算技術平臺

通過使人工智能成為主要工作負載類別之一，預計企業在2019年到2023年人工智能的應用量將會增長5倍。公有云服務市場對于90%的數據和分析創新至關重要。這種趨勢早在疫情發生之前就開始了，而疫情對企業的影響加快了這一趨勢。就云計算供應商來說，企業在他們的云平臺中進行數據和分析的次數越多，得到的收益就越多。從企業的角度來看，通過采用新的云計算堆棧，IT領導者可以更快、更好地完成他們的工作。

與此同時，數據和分析領導者仍在努力將正確的服務與正確的用例相匹配，有時會導致不必要的管理和集成開銷增加。

因此，數據和分析領導者應該優先考慮如何利用云計算功能的工作負載，并在遷移到云平臺時關注成本優化和其他好處，例如變革和創新加速。

7.數據與分析趨勢之間的沖突

根據Gartner公司預測，在不久的將來，將近95%的財富500強公司將把分析治理融合到更廣泛的數據和分析治理計劃中。數據分析能力是不同的能力，需要相應地進行管理。供應商正在提供由增強分析趨勢支持的端到端工作流，這些趨勢模糊了曾經獨立的市場之間的差異。

這種沖突導致數據和分析的分離角色之間的交互和協作。它不僅會影響所提供的技術和能力，還會影響支持和使用它們的人員和流程。

但是現在由領導者和分析服務提供商決定他們如何將這種沖突轉化為建設性的融合，將先進的數據分析工具和功能整合到分析堆棧中。與此同時，他們需要關注人員和流程以促進溝通和協作。

8.區塊鏈的實際意義

研究人員表示，區塊鏈技術解決了數據分析的兩個挑戰。它提供：

• 資產和交易的完整譜系。
• 復雜的參與者網絡的透明度。

區塊鏈本質上并不比替代數據源受到更多保護。在數據和分析領域，它將用于垂直特定的、業務驅動的計劃，例如智能合約。Gartner公司預計，2021年大部分區塊鏈用途將被分類賬DBMS產品取代。

9.數據市場和交換

到2022年，35%的大型企業將通過正式的在線數據市場成為數據的買家或賣家，高于2020年的25%。這些市場和交易所產生單一平臺來整合第三方產品。此外，這些支持集中可用性和訪問，以創造規模經濟，從而降低第三方數據的成本。

與此同時，市場領導者應通過定義數據治理原則，建立一種公平透明的方法，可以通過數據市場將數據資產實現貨幣化。

10.數據基礎與分析價值之間的關系

到2023年，全球30%的企業將利用圖形技術來促進決策制定的快速場境化。圖形分析是一組分析技術，可用于探索感興趣的實體(例如企業、人員和事務)之間的關系。

在疫情發生之后，很多組織大量使用圖形分析技術來應對當前的疫情。機器學習算法和新的分析趨勢幫助醫學和公共衛生專家快速發現新的可能治療方法。

數據和分析領導者考慮研究圖算法和技術如何改進人工智能和機器學習計劃，并評估將圖形分析納入其分析組合和應用程序的新機會，以發現隱藏的模式和關系。

分析是業務的內在本質，可以不斷發展并帶來更美好的未來。數據分析的未來趨勢在徹底改變任何業務方面發揮著主導作用。現在的問題是企業如何調整這些數據分析趨勢以確保成功。分析服務提供商通過智能驅動的決策策略簡化了這種情況。他們應用分析愿景和架構來優化業務績效，并采用決策支持系統來增強決策。現在是企業為業務決定采用最佳的分析方法的時候，并將在競爭激烈的市場中獲勝。