没有数据分析，公司就是瞎子和聋子！在当今世界，这是绝对正确的，数据分析使公司能够更好地了解他们的市场，以便他们能够领先于竞争对手。到 2024 年，数据分析基础设施甚至有可能增加 5 倍，因为公司采用这种技术的速度迅速增加。这还不是全部！其他基于人工智能的技术，如机器学习、自然语言处理等，与数据分析相结合，也越来越受公司欢迎。这些天似乎每个人都在谈论！因此，让我们看看可能在 2021 年占据主导地位的所有这些不同的数据分析趋势。
近年来，这些趋势已经变得流行，并且在 COVID-19 的影响之后变得更加重要。既然整个世界在 2020 年都已经数字化，产生的数据比以往任何时候都多，数据分析在后 COVID-19 世界中的重要性不容低估。因此，让我们分析一下进入 2021 年非常重要的数据分析趋势，例如决策智能、边缘计算、数据叙事、数据云服务等。
1. 决策智能
无论一家公司做什么，毫无疑问，如果他们要在企业界生存，就需要做出正确的决定。数据科学和机器学习可以为这种决策做出贡献，从而使公司和提高他们的底线。决策智能基本上是一个包含人工智能和数据科学以及决策和管理科学概念的复合领域。简而言之，这意味着企业负责人、股东等决策者可以使用机器学习算法从他们的数据中获取洞察力，并通过利用这些数据做出最佳决策。决策智能正变得越来越流行，因为它为公司提供了优势，目前约有33%的公司在所有行业使用这项技术。 （如果这是您听说过的公司，他们很可能使用决策智能！）
2. 数据故事
目前，数据分析领域使用大量数据可视化仪表板将数据传达给决策者，例如公司股东。但是现在数据故事变得越来越流行。您是希望只查看有关仪表板中排列的数据的事实和数据，还是希望查看展示贵公司数据旅程的故事？你们中的大多数人每天都会挑选一个好故事！这就是数据故事变得如此流行的原因，尤其是对于没有特定领域数据分析知识的外行而言。 Gartner 甚至预测，到 2025 年，数据故事将成为最流行的传达数据洞察力的方法。因此，如果您是一名优秀的讲故事者和一名优秀的数据分析师，那么您很幸运！
3. 增强分析
增强分析正变得越来越受欢迎，这个市场预计将从 2018 年的84 亿美元增长到 2023 年的全球约 184 亿美元。因此，它在 2020 年已经被大量使用并在 2021 年具有更大的增长前景也就不足为奇了。可以通过在机器学习和人工智能的帮助下找到一种创建、开发和共享数据分析的新方法来增强公司已经使用的数据分析。这意味着公司可以自动化许多分析功能，例如数据模型的创建、分析和构建。增强分析还使与数据交互和解释生成的数据洞察变得更加容易，这有助于数据探索和分析。这完全改变了商业智能和数据分析的面貌，用户可以轻松获取数据、清理数据，然后找到相关性或模式。
4. 数据云服务
数据可能很大！一些消息来源甚至说，世界上每天产生超过 2.5 千亿字节的数据（即 9 个零！）虽然像谷歌这样的大公司可以轻松处理仓库中的数据，但小公司很难管理和存储数据以获得洞察力。这就是如今云服务在数据分析方面变得如此流行的原因。就像软件即服务一样，数据即服务 (DaaS) 是一种云服务，它使用云计算为使用网络连接的公司提供数据存储、数据处理、数据集成和数据分析服务。因此，公司可以使用数据即服务来更好地了解他们使用数据的目标受众，自动化他们的一些生产，根据市场需求创造更好的产品等。事实上，估计将有大约 90 人使用 DaaS为了到 2020 年从数据中产生收入，占大公司的百分比。许多服务提供商已经提供了 DaaS，例如 Microsoft Azure、SAP 等。
5. X 分析
到目前为止，数据分析主要限于表格形式的单一类型的数据。大多数情况下，当有人谈到分析时，想到的数据是电子表格中一排排数字。但是，公司还有许多其他形式的数据，例如视频、文本、音频等。因此，如果公司必须领先于竞争对手，他们也需要利用此类数据。这就是 X 分析的全部意义所在。这可能意味着视频分析、音频分析、文本分析等。文本分析中一个非常常见的例子是情绪分析，公司可以通过研究他们的评论来分析客户的总体情绪和情绪。另一个例子是谷歌视频智能，它可用于分析和分类视频中的对象。事实上，X 分析正变得如此流行，以至于到 2025 年，75% 的财富 500 强公司可能会以某种形式或形式使用它。
6. 边缘计算
数据正在成为大多数公司的面包和黄油。然而，这些数据是在很多地方产生的，而且大多数情况下，云的物理数据存储设备离数据产生的地方很远。传输这些数据变得非常昂贵，并且还会导致更高的数据延迟。这就是边缘计算的用武之地！边缘计算确保计算和数据存储中心更靠近拓扑的边缘，在那里生成或使用这些数据。与将这些存储中心置于中心地理位置相比，这是一个更好的选择，而中心地理位置实际上距离正在生成或使用的数据有数千英里。边缘计算可确保数据中没有会影响应用程序性能的延迟，并减少数据传输中的资金损失。在资金损失减少的地方，该技术肯定会流行起来。 Gartner 预测，公司管理的所有数据中有 75%将使用边缘计算进行处理，而 2018 年这一比例仅为 10%。
7. 数据区块链
对于公司而言，安全性正成为比以往任何时候都大得多的问题。数据是一个充满机会的金矿，但这个金矿也可能被黑客入侵，公司可能遭受比以往任何时候都更大的损失。因此，区块链作为其中之一，数据安全的新技术变得至关重要。区块链是一个区块链，其中这些“区块”构成使用密码学连接的数字信息，每个区块都引用链中的前一个区块。由于区块链是一种分布式技术，它非常安全且透明。如今，许多公司正在使用来自可用分布式账本的区块链，如以太坊、R3 Corda、Hyperledger Fabric、比特币、Quorum 等，这提高了数据安全性，进而提高了数据质量，因为只有重要数据受到如此多的保护。
结论
2021 年是新的一年，有新的希望和开始（希望没有 CORONA！）所有这些数据分析趋势可能会在 2021 年改变公司的运作方式，并提供与竞争对手相比的优势。一些大牌已经在使用这些技术取得了巨大的效果。例如，可口可乐使用 X 分析从客户那里获得的所有电子邮件、社交网络和电话反馈，以制定公司战略。 Data Stories 是一家人工智能公司，提供增强分析，以便其客户可以预测和改进他们的业务 KPI。微软是边缘计算的关键参与者，为其他公司提供边缘服务等等。