2022 年十大数据分析趋势
在当今当前的市场趋势中，数据以无数种方式驱动着任何组织。数据科学、大数据分析和人工智能是当今加速市场的主要趋势。随着越来越多的组织采用数据驱动模型来简化其业务流程，数据分析行业正在经历巨大的增长。从推动基于事实的决策到采用数据驱动的模型，再到扩大以数据为中心的产品供应，组织越来越倾向于数据分析。
这些不断发展的数据分析趋势可以帮助组织应对许多变化和不确定性。因此，让我们看一下这些数据分析趋势中的一些，这些趋势正在成为行业固有的一部分。
趋势一：更智能、可扩展的人工智能
COVID-19 以多种方式改变了商业格局，历史数据不再相关。因此，市场上出现了一些可扩展且更智能的人工智能和机器学习技术来代替传统的人工智能技术，这些技术可以处理小型数据集。这些系统具有高度适应性，保护隐私，速度更快，并且还提供更快的投资回报。人工智能和大数据的结合可以自动化并减少大部分手动任务。
趋势 2：敏捷和组合数据与分析
敏捷数据和分析模型能够实现数字创新、差异化和增长。边缘和可组合数据分析的目标是使用多种数据分析、AI 和 ML 解决方案提供用户友好、灵活和流畅的体验。这不仅使领导者能够将业务洞察力和行动联系起来，而且还鼓励协作、提高生产力、敏捷性并发展组织的分析能力。
趋势 3：混合云解决方案和云计算
2022 年最大的数据趋势之一是混合云服务和云计算的使用增加。公共云具有成本效益但不提供高安全性，而私有云是安全的但更昂贵。因此，混合云是公共云和私有云的平衡，其中成本和安全性是平衡的，以提供更多的敏捷性。这是通过使用人工智能和机器学习来实现的。混合云通过以如此低廉的成本提供集中式数据库、数据安全性、数据可扩展性等，为组织带来了变革。
趋势四：Data Fabric
数据结构是一个强大的架构框架和一组数据服务，可标准化混合多云环境中的数据管理实践和一致的功能。随着数据变得越来越复杂，当前业务趋势加速，更多的组织将依赖此框架，因为该技术可以重用和组合不同的集成样式、数据中心技能和技术。它还将设计、部署和维护时间分别减少了 30%、30% 和 70%，从而降低了整个系统的复杂性。到 2026 年，它将作为IaaS（基础设施即服务）平台形式的重新架构解决方案得到高度采用。
趋势 5：边缘计算加快分析速度
市场上有许多大数据分析工具，但仍然存在数据处理能力巨大的问题。这导致了量子计算概念的发展。通过应用量子力学定律，计算通过使用更少的带宽加速了海量数据的处理能力，同时还提供了更好的安全性和数据隐私。这比经典计算要好得多，因为这里的决策是使用名为 Sycamore 的处理器的量子位做出的，它可以在 200 秒内解决一个问题。
然而，边缘计算需要大量的微调才能被组织大量采用。然而，随着市场趋势的加速，它很快就会让人感觉到它的存在，并将成为业务流程中不可或缺的一部分。
趋势 6：增强分析
增强分析是当今企业界另一个领先的业务分析趋势。这是一个数据分析的概念，它使用自然语言处理、机器学习和人工智能来自动化和增强数据分析、数据共享、商业智能和洞察发现。
从协助数据准备到自动化和处理数据并从中获得洞察力，增强分析现在正在做数据科学家的工作。企业内部和企业外部的数据也可以在增强分析的帮助下结合起来，使业务流程相对更容易。
趋势 7：预定义仪表板的消亡
早期的业务仅限于预定义的静态仪表板和仅限于数据分析师或公民数据科学家的手动数据探索。但由于缺乏交互性和用户友好性，仪表板似乎已经过时了。人们对仪表板的实用性和投资回报率提出了质疑，领先的组织和业务用户寻找能够让他们自行探索数据并降低维护成本的解决方案。
现代自动化和动态 BI 工具似乎将慢慢取代业务，这些工具将根据用户的需求提供定制的见解并交付给他们的消费点。
趋势八：XOps
随着人工智能和数据分析在任何组织中的应用， XOps已成为业务转型过程的重要组成部分。 XOps 始于 DevOps，它是开发和运营的结合，其目标是通过使用 DevOps 的最佳实践来改善业务运营、效率和客户体验。它旨在确保可靠性、可重用性和可重复性，并确保减少技术和流程的重复。总体而言，XOps 的主要目标是实现规模经济并帮助组织通过提供与其他软件学科相关的灵活设计和敏捷编排来推动业务价值。
趋势 9：工程决策智能
决策智能在当今市场上获得了很多关注。它包括广泛的决策制定，使组织能够更快地获得推动业务行动所需的洞察力。它还包括传统的分析、人工智能和复杂的自适应系统应用程序。当与可组合性和通用数据结构相结合时，工程决策智能在帮助组织重新思考如何优化决策制定方面具有巨大潜力。换句话说，工程决策分析并不是为了取代人类，而是可以帮助增强人类做出的决策。
趋势 10：数据可视化
随着市场趋势和商业智能的不断发展，数据可视化已经迅速占领了市场。数据可视化被认为是分析过程的最后一英里，可帮助企业感知大量复杂数据。数据可视化通过使用视觉交互方式使公司更容易做出决策。它通过允许以模式、图表、图形等形式观察和呈现数据来影响分析师的方法。由于人脑对视觉的解释和记忆更多，因此它是预测公司未来趋势的好方法。