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    2020年的頂級數據分析趨勢

    2020-05-27 10:03:40  來源:企業網D1Net

    摘要:除了人工智能技術得到廣泛應用之外,在過去幾年中,大數據也取得了更具意義的發展。調查表明,2020年全球大數據行業的市場規模為1,890億美元。考慮到市場增長,可以預計到2022年將達到2470億美元。
    關鍵詞: 數據 分析
      除了人工智能技術得到廣泛應用之外,在過去幾年中,大數據也取得了更具意義的發展。調查表明,2020年全球大數據行業的市場規模為1,890億美元。考慮到市場增長,可以預計到2022年將達到2470億美元。
     
      迪斯尼公司董事長表示:“技術正在提升創造力,并改變了娛樂和休閑的可能性。”
     
      迪士尼公司擁有龐大的客戶群,并且每天產生大量數據。通過使用大數據分析,迪士尼公司可以獲得巨大價值。其面臨的問題可以通過大數據分析工具來解決。可以了解大型行業如何使用最新技術來處理數據流,并獲得見解以改善業務。
     
      在此將總結并預測2020年的頂級數據分析趨勢。
     
      什么是大數據?
     
      大數據是結構化或非結構化的廣泛數據,可幫助企業建立行為和互動模式。很多公司利用這些數據來做出更好的決策和尋找客戶。
     
      在2001年,調研機構Gartner公司首席數據官前副總裁Doug Laney首次對其3V的特性進行了介紹:數量、多樣性和速度。隨著逐年增加的挑戰,還定義了其他特性:
     
      4V的大數據
     
      數量是指數據規模;
      多樣性是指不同形式的數據;
      速度是指對流媒體數據的分析;
      準確性是指數據的可信賴性。
     
      大數據分析趨勢和解決方案
     
      對于采用大數據解決方案的企業而言,2020年又是一個偉大的創新和發展的一年。為此需要了解大數據發展的趨勢。
     
      增強分析是數據和分析的未來
     
      增強分析是銀行機構大量使用的新興技術。通過使用機器學習和自然語言處理技術處理數據并使其實現自動化。為了以簡單易用的格式獲得精確的結果,因此使用了增強分析。在這里,數據是通過簡化的自動化流程從各種來源(如云計算數據、內部部署數據、外部和其他不同位置)進行處理的。
     
      這樣,分析師將把所有數據、處理和檢查冗余與準備進行分析結合起來。數據以集群的形式存儲,并使用復雜的工具進行快速實時分析。
     
      云計算是一個新的數據湖
     
      基于云計算的技術正在飛速發展。數據集成從內部部署解決方案遷移到云平臺。如果要保持流行趨勢,可以使用混合部署。企業可以成為早期的云計算采用者并在線轉換。很多企業遷移其所有數據,并使用多云方法將云存儲用于動態工作負載。
     
      數字化轉型是頂級的數據策略
     
      沒有數據,就不可能實現數字化轉型。開發新技術是為了幫助企業更好地開展業務。企業從人工操作到在線操作。如今,數字化轉型已成為大多數企業活動的優先事項,并且世界也很快變得更加數字化。根據IBM公司的研究,三分之一的企業領導者使用數字化轉型來幫助企業獲得準確的數據。
     
      人工智能和機器學習將繼續發展
     
      在數據驅動的組織中,將會加快采用人工智能和機器學習這兩種技術。可以在數據管道中使用人工智能和機器學習算法,并展示更多傳統的商業智能(BI)和數據集成平臺。2020年將帶來一個自動化框架,使數據科學家可以創建接近生產就緒的輪廓。
     
      數據即服務的應用
     
      “數據即服務”可從共享空間在線訪問數據。對于員工需要在部門之間共享大量數據的大型組織而言,這是非常有用的。其工作原理與從互聯網上下載大量數據(例如音樂或電影)相似。數據即服務是一種架構,該架構使用組織的中心樞紐,并通過提高組織的生產力來促進自助服務。因此,將數據保存在一個位置可以幫助多個用戶輕松訪問數據。
     
      醫療服務的演變
     
      研究人員認為醫學數據量十分巨大,由于其信息用于存儲患者的疾病、治愈和其他預防措施。在以往,沒有合適的存儲工具來集中調取和存儲所有病歷。但是,使用物聯網設備可以管理醫院相關設備。許多研究人員發現采用物聯網設備可以跟蹤和監視患者身體狀況,還有一些科學家致力于開發機器人來照顧病人甚至實施手術。
     
      多行業的開發運營
     
      在查看結果之后,大數據分析現已用于多個行業的開發運營,以管理組織的見解、客戶喜好,并創建令客戶更加滿意的產品。研發部門使用大數據分析來執行簡單的社交媒體管理、制造自動化、提高產品質量、更好的客戶支持,并實現銷售流程自動化。企業可以利用強大的大數據分析服務來擴大業務范圍,并提高業務投資回報率。
     
      企業在哪些方面使用大數據?
     
      企業主要在三種業務使用大數據(羅爾斯·羅伊斯公司最近采用了大數據驅動的方法)
      設計
      制造
      售后服務支持
      企業如何操作大數據分析?
     
      大數據分析使用兩種操作方式(亞馬遜公司使用這兩種方法更好地為客戶提供服務)
      創建個性化的推薦系統
      改善客戶服務運營。
     
      結語
     
      顯然,像大數據這樣的新技術正在根據企業的運營方式進行變革。數字化無處不在,隨著將越來越多的數據實施到運營中,新興技術的應用將會更加廣泛。最終,大數據將幫助企業做出明智的決策,并提供強大的分析環境,其中包括預測分析、描述性分析和規定性分析。

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    責編:zhangwenwen
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