在商業格局快速發展和變化的時代，數據收集和分析成為塑造每個新細分市場命運的關鍵因素，無論是醫療保健行業還是在線客戶服務網絡，甚至是在線銀行服務。 當前，推動市場加速發展的一些關鍵趨勢包括大數據分析、數據科學和人工智能的進步，這些進步正在改變全球企業的運營方式。隨著越來越多的企業實施數據驅動型模型，數據分析行業正在穩步增長。

目前，數據分析在預測未來方面發揮了更重要的作用，因為越來越多的行業訴諸于分析和解釋數據來預估未來會發生什么。越來越多的分析師和企業正朝著改進、簡化和增強數據使用方式的目標走到一起。 近年來，數據分析師的職位列表數量穩步上升。在本文中，我們將介紹數據分析的十大趨勢，這些趨勢徹底改變了企業處理從教育到經濟再到環境的所有事情的方式，以及如何使用數據做出更明智的決策。

數據分析的十大未來趨勢

1）人工智能

近年來，有許多技術進步徹底改變了全球企業的運營方式，包括機器學習、人工智能、機器人和自動化等。

數據分析隨著人工智能的普及迅速發展，提高了人類在個人和專業層面的能力，并幫助企業更好地了解他們收集的數據。在商業環境發生巨大變化的情況下，使歷史數據有些過時。

與傳統的人工智能技術不同，市場上現有大量新的可擴展和聰明的人工智能和機器學習技術，能夠處理小數據集。 從長遠來看，企業將通過制定高效和有效的流程，從人工智能系統中受益匪淺。人工智能可以通過多種方式提高商業價值。這包括預測客戶需求以增加銷售額，提高倉庫庫存水平，以及加快交貨時間以提高客戶滿意度。

因此，一個好的人工智能系統可以具有高度的適應性，保護個人信息，更快，并提供更高的投資回報。

2）數據民主化

數據民主化旨在使組織的所有成員（無論技術專長如何）都能舒適地與數據交互并自信地進行討論，最終導致更好的決策和客戶體驗。

如今，公司正在將數據分析作為任何新項目的核心元素和關鍵業務驅動因素。通過數據民主化，非技術用戶可以收集和分析數據，而無需數據管理員、系統管理員或 IT 人員的幫助。

人工智能作為確保包容性教育以及改善弱勢社區生活質量的工具，在全球范圍內也被證明是有益的。通過即時訪問和理解數據，團隊可以更快地做出決策。民主化的數據環境是管理大數據和實現其潛力的重要方面。如今，為員工提供正確工具和理解的企業能夠更好地做出決策并提供卓越的客戶服務。

3）邊緣計算

隨著5G的出現，邊緣計算在各行各業創造了大量的機會。

在邊緣計算領域，計算和數據存儲可以更接近數據的來源，使數據更準確，更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行動，并允許執行連續操作。毫無疑問，邊緣數據處理的速度將大大加快，從目前的10%到2025年可能會達到75%。

此外，嵌入邊緣計算的 IoT 設備能夠提高速度、敏捷性和更大的靈活性。另外，它還可以執行實時分析并實現自主行為。 由于邊緣計算消耗的帶寬更少，因此是處理大量數據的有效方法。除了降低開發成本外，邊緣計算還有助于從遠程位置操作軟件。

4）增強分析

在當今的預測分析世界中，增強分析是您將看到的主要趨勢之一。增強分析使用機器學習和自然語言處理來自動化和處理數據，并從中獲取見解，否則這些數據將由數據科學家或專家處理。增強的分析解決方案可以幫助業務用戶和高管更好地了解其業務環境，提出相關問題，并更快地發現見解。此外，增強分析可幫助分析師和高級用戶執行更全面的分析和數據準備任務，即使他們不具備深入的分析專業知識。

5）數據結構

數據結構是一組體系結構和服務，可在跨多個云的各種端點之間提供一致的功能，并提供端到端解決方案。

作為一個功能強大的架構，數據結構創建了一個通用的數據管理實踐和實用性，我們可以在各種本地云和邊緣設備上進行擴展。最后，數據結構改進了組織內數據的使用，并將設計、部署和運營數據管理任務減少了 70%。

隨著業務步伐的不斷加快和數據變得越來越復雜，越來越多的組織將依賴此框架，因為它易于使用，易于重新利用，并且可以與數據中心技能，不同的集成風格和其他技術進步相結合。

6）數據即服務

數據即服務（簡稱DaaS）是一種基于云的軟件工具，用于分析和管理數據，例如數據倉庫和商業智能工具，可以隨時隨地運行。

從本質上講，數據即服務允許訂閱者通過互聯網在線訪問，使用和共享數字文件。目前，醫療保健行業的DaaS行業看到了增長機會。隨著用戶對高速互聯網的訪問增加，預計DaaS也將具有更廣泛的覆蓋范圍。DaaS最終將提高企業內部的生產力水平。

在大數據分析中，使用 DaaS 將簡化分析師的業務審查任務，并使跨部門和跨行業共享數據變得更加容易。由于越來越多的企業正在轉向云來使其基礎架構和工作負載現代化，因此DaaS已成為集成，管理，存儲和分析數據的更常用方法。

7）自然語言處理

NLP是多年來發展起來的計算機科學，語言學和人工智能的眾多子領域之一。

該學科主要關注人類語言與計算機之間的交互，特別是如何對計算機進行編程，使其能夠識別，分析和處理來自自然語言的大量信息，從而提高其智能。

NLP旨在閱讀和解釋人類語言。預計NLP在監控和跟蹤市場情報方面將變得越來越重要，因為企業利用數據和信息來制定未來戰略。

NLP技術（如句法和語義分析）需要使用語法規則從每個句子中提取重要信息的算法。與處理數據或文本含義的語義分析相反，句法分析側重于與數據/文本相關的句子和語法問題。

8）數據分析自動化

數據分析自動化是指使用計算機系統和流程自動執行分析任務，以最大限度地減少人為參與。

數據分析流程的自動化會對許多企業的生產力產生重大影響。此外，它還為分析過程自動化（APA）鋪平了道路。

眾所周知，分析過程自動化有助于解鎖預測性和規范性見解，從而更快地獲勝并提高投資回報率。該技術將提高生產力并提高數據利用率。此工具具有一個值得注意的功能：它可以搜索分類數據以創建一組相關要素。

9）數據治理

數據治理是確保高質量數據并提供平臺的過程，以便在組織內安全地實現數據共享，同時遵守與數據安全和隱私相關的任何法規。

通過實施必要的安全措施，數據治理策略可確保數據保護并最大限度地提高數據的價值。沒有有效的數據治理計劃可能會導致違規行為和罰款，數據質量差，影響業務決策，查找正確數據的問題，分析延遲，錯失機會以及訓練不足的AI模型。

通過使數據民主化，有可能將數據嵌入到決策的各個方面，并在用戶之間建立信任，增加品牌的價值，并降低違反法規要求的可能性。

10）基于云的自助式數據分析

通過基于云的管理系統，自助式數據分析已成為數據分析的下一件大事。

人力資源和財務領導者正在引領這一運動，大力投資基于云的技術解決方案，使所有用戶都可以直接訪問他們所需的信息。自助式分析能夠將數據直接放在它所要服務的用戶的手中和頭上 。

借助由云提供支持的自助式分析，您可以增強競爭優勢并提高效率。將基于云的分析整合到您的財務或人力資源平臺中，可確保用戶只能訪問所需的數據。自助式分析最終可以從內到外改變公司的各個方面。例如，首席財務官 （CFO） 可能會向 HR 部門、市場營銷部門、產品部門、銷售部門和運營部門提供財務信息，以便他們可以進行自己的數據發現和可視化分析，并確定其操作的有效性。

結論

隨著數字世界的不斷發展，初創公司、中小企業和大型組織越來越多地使用數據分析來增強客戶體驗、降低成本、優化現有流程并覆蓋更廣泛的受眾。除此之外，大數據還因其增強關鍵信息安全性的能力而吸引了許多公司的大量興趣。

隨著人工智能的發展，越來越多的數據分析趨勢可能會在2022年，2023年及以后出現并蓬勃發展。 根據本文中討論的 10 大分析趨勢，我們可以得出結論，企業在整個商業世界中正迅速以數據為中心。

隨著人工智能（AI），物聯網（IoT）和自動化在我們日常生活中的進步，企業必須認識到這些趨勢，因為它們可以幫助組織應對日益普遍的許多變化和不確定性。識別、試驗，然后積極投資于重要且符合您的戰略業務目標的關鍵趨勢。確保你關注當前的趨勢，這樣你就不會被未來的技術所困擾。

本文出處：??https://www.datasciencecentral.com/top-10-future-data-analytics-trends-in-in-2023/???  本文作者：Sonia Mathias?