如今的技術在不斷地發(fā)展。無論是自動駕駛汽車、機器人還是重型自動機械，技術只會隨著時間的推移而變得更好。然而，很多技術在很大程度上依賴于數據、各種規(guī)模和類型企業(yè)的信息，以及解釋這些數據和信息的高級分析技術。由于大數據在推動組織數字化轉型方面起著至關重要的作用，數據分析使企業(yè)領導者能夠分析他們的數據，并從中獲得有意義的見解。大數據分析使企業(yè)能夠做出數據驅動的決策，從而改善與業(yè)務相關的結果。

　　隨著其采用率的快速上升，大數據分析市場規(guī)模預計到2022年將達到2743億美元，2018～2022年的復合年增長率為13.2%。

　　以下是2021年及以后將占據主導地位的頂級大數據和分析趨勢：

1.決策智能

　　決策智能涉及各種決策方法來設計、建模、調整、部署和跟蹤決策模型和過程。它還包含一個框架，將基于規(guī)則的方法等傳統(tǒng)技術與人工智能和機器學習等先進技術結合起來。預計未來許多組織都會有分析師實踐決策智能，其中包括決策建模。

2.X分析

　　由Gartner公司首先提出的X分析是數據分析中的一個總括術語。由于這一新概念將在未來幾年獲得廣泛關注，X是指一系列的不同結構化和非結構化內容的數據變量，如文本分析、視頻分析、音頻分析等。X分析將被數據和分析領導者用于解決社會挑戰(zhàn)，其中包括氣候變化、疾病預防和野生動物保護。

3.數據操作

　　DataOps是一種敏捷的、面向過程的方法，用于開發(fā)和提供分析。它將DevOps團隊與數據科學家聚集在一起，提供支持數據驅動企業(yè)的工具、流程和組織結構。DataOps團隊重視有效的分析，通過他們提供的見解來衡量數據分析的性能。他們也接受變化，總是尋求不斷了解不斷變化的客戶需求。

4.增強分析

　　現在數據無處不在，每分鐘都有更多的數據產生。使用增強分析可以通過使用人工智能和機器學習創(chuàng)建、開發(fā)和共享數據分析來增強數據分析。它提高了數據分析過程的效率，為企業(yè)提供了能夠在短時間內回答基于數據的問題的工具，并幫助企業(yè)在競爭中保持領先地位。

5.混合云

　　云計算對大數據分析有很大的影響，因為它存儲了大量的數據集，并處理實時信息。如今，許多大數據和分析用例都運行在混合云基礎設施上。作為一種IT架構，混合云將內部部署設施和云計算資源與一個或多個專用云集成，從而增強了大數據和分析功能的可擴展性和計算能力。

6.數據故事

　　數據故事正在成為傳遞業(yè)務信息和推動成果的更流行的方式。如今的企業(yè)可以收集各個方面的數據。盡管如此，他們仍然無法充分利用隱藏在數據中的機會。講故事是知識在大群體中傳播的關鍵。而在當今數據驅動的世界，這正成為必然趨勢。Gartner公司預測，到2025年，數據故事將成為傳遞數據見解的一種最流行方法。

7.聚合分析

　　到目前為止，只有IT專家和數據分析師使用分析來創(chuàng)建支持決策過程的數據可視化。然而，在當今的自助服務概念下，這些工具被企業(yè)中的不同角色更廣泛地使用。Gartner公司分析師表示，非分析性應用程序將在未來幾年發(fā)展為集成分析。預計到2023年，95%的全球財富500強公司將把分析治理整合到更廣泛的數據和分析治理計劃中。

總結

　　大數據和分析領域的新趨勢將繼續(xù)發(fā)展。企業(yè)需要保持專注，不斷更新，以推動成功的數字化轉型。他們必須了解如何利用數據分析，使他們能夠更好地了解自己的市場，并使他們領先于競爭對手。

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