塑造分析未来的5个数据分析趋势

数据分析软件显然已经成为企业管理业务的核心工具集。然而，大数据公司不断更新的应用程序将成为企业开展业务的引擎。

考虑到数据分析的重要性，各部门的业务经理必须了解未来数据分析的趋势。为了讨论这个问题，高德纳研究副总裁吉姆·黑尔(Jim Hare)在他写的一份调查报告中讨论了影响数据分析发展的五大趋势。

以下是吉姆·黑尔讨论的重要数据分析趋势:

1.增强分析

增强型分析使用机器学习技术。Gartner预测，到2020年，公民数据科学家将比数据科学家产生更先进的分析，这主要是由于数据科学任务的自动化。吉姆·黑尔说，增强的分析使业务分析师更容易构建和部署这些模型，甚至不用成为程序员。因此，无论是在传统的分析还是在这些数据科学机器学习平台上，这些确实正在改变模式。

他说，“这在很多方面都有帮助，其中之一就是让准备数据、在数据中发现见解以及如何传达这些见解和结果变得更容易。”吉姆·黑尔在一份公布的调查报告中称:“企业和供应商的数据素养、数字伦理、隐私和以数据为中心的项目涵盖了数字文化。”

Gartner预测，到2023年，拥有20多名数据科学家的组织中，60%将需要一套专业的行为准则，其中包括数据分析的道德使用。

2.数字文化

3.关系分析

关系分析强调越来越多地使用图形、位置和社会分析技术。

吉姆·黑尔(Jim Hare)说，“在某些情况下，关系分析是人与人之间的交流，有时甚至是人与事物之间的交流。然而，当一个企业开始组合多个数据集时，可以推断出许多信息。

4.决策智能

重要的是，当组织开始将这些不同类型的数据源组合在一起并使用各种分析技术时，他们可以对任何需要解决的问题有更全面的理解。这将是提供更深刻见解并真正帮助组织的下一波浪潮。”

5.操作和扩展

决策智能提供了一个将传统技术和先进技术相结合的框架，用于设计、建模、调整、执行、监控和优化决策模型。吉姆·黑尔说:“决策智能意味着这些决策通常跨越多个应用程序，甚至不同的功能组。例如，与大多数组织交谈并询问他们的客户体验是非常孤立的。销售组织和营销支持部门有自己的孤岛。他们都有自己的观点，但是没有人真正关注来自这些不同孤立岛屿的顾客。

因此，决策智能真正带来了这种层次的洞察力，并利用人工智能和自动化的结合来突破这些障碍，进行整体上的深入研究。”

更多的人想要与数据交互，更多的交互和过程需要分析来实现自动化和扩展。吉姆·黑尔说:“手术实际上是一些事情。组织中有太多的数据，他们试图找出如何开始管理所有数据。

但是后来他们试图弄清楚，‘那么，我们还能在哪里使用这些数据呢？我们如何获得这些信息，分析它并掌握在用户手中？“这不仅需要查看单个技术或工具，还需要采取基本方法来实际创建这个数据库。

因此，组织可以处理、吸收和带来越来越多的数据，对它们进行分类，并使它们对那些需要分析有用。然后分析它，谁能从这些见解中受益，以及如何将这些信息与不同的角色联系起来？”

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