解構+優(yōu)化：數據分析的五大發(fā)展趨勢

數據分析，簡(jiǎn)而言之，就是解構并優(yōu)化數據發(fā)展模式和趨勢的過(guò)程。該過(guò)程的自動(dòng)化程度和粒度越高，對于那些想要節省資金、增加收入、提高效率、加強客戶(hù)聯(lián)系的公司或組織來(lái)說(shuō)，數據分析的用處就越大。

科技越來(lái)越發(fā)達，可用的數據源也越來(lái)越多，人們可以通過(guò)開(kāi)發(fā)新的應用程序來(lái)增進(jìn)溝通，發(fā)表不同的實(shí)用建議。資源廣泛的公司可以自己開(kāi)發(fā)此類(lèi)應用程序，而其他公司則可以尋找合適的外包公司來(lái)幫助開(kāi)發(fā)。

但這些定制開(kāi)發(fā)的數據分析軟件并不一定復雜到只能由數據分析專(zhuān)家使用。隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，各類(lèi)專(zhuān)業(yè)人員都有能力使用這些軟件來(lái)收集重要建議。本文將探討數據分析的五大趨勢，它將在未來(lái)發(fā)揮更大用處。

1. 自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理(NLP)允許用戶(hù)使用自然人類(lèi)語(yǔ)言，通過(guò)手寫(xiě)鍵盤(pán)或語(yǔ)音輸入來(lái)進(jìn)行搜索查詢(xún)。這項技術(shù)能讓數據分析廣泛適用于更多的專(zhuān)業(yè)人員，包括前臺工作人員。

數據分析能力在不斷增強，它能處理越來(lái)越復雜的問(wèn)題。比如，你現在只能問(wèn)：“本財年每位客戶(hù)的平均消費是多少?”

但隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，你在將來(lái)可以這樣問(wèn)：“與上一財年相比，本財年每位客戶(hù)方圓10英里內的平均消費是多少?”

2. 增強分析

增強分析能基于人工智能與機器學(xué)習，通過(guò)編程為用戶(hù)找到最重要的數據。它可以自動(dòng)梳理、分析公司或組織的數據，并返回可操作的建議。與人工分析相比，增強分析所需時(shí)間更短，操作時(shí)不必過(guò)于依賴(lài)數據科學(xué)和機器學(xué)習專(zhuān)家，但需要增強其他人士(如小微企業(yè)家)的數據素養。

Dataversity認為：“增強分析融合了人工智能和機器學(xué)習技術(shù)，簡(jiǎn)化了數據開(kāi)發(fā)、共享和解讀的過(guò)程，從而革新了分析行業(yè)?！?/p>

Gartner也表示，“分析學(xué)、商業(yè)智能領(lǐng)域以及數據科學(xué)和機器學(xué)習平臺正在興起新的消費潮，而增強分析正是這一潮流的主要推動(dòng)力”。

3. 區塊鏈

區塊鏈技術(shù)以其在加密貨幣中的作用而聞名，其實(shí)它不止于此，它還可以適用于跨行業(yè)的各種任務(wù)。區塊鏈具有增強預測分析的能力，可以驗證數據的有效性，避免分析出錯。黑客必須更改區塊鏈中的所有區塊才能篡改數據，這種行為往往吃力不討好。因此，通過(guò)區塊鏈技術(shù)收集到的數據更為可靠，也更有價(jià)值。

SmartData Collective認為，“當數據科學(xué)與區塊鏈相結合時(shí)，它將變得更加結構化和具體化，因此也更加有用?！睌祿治鰬贸绦蛲ㄟ^(guò)區塊鏈技術(shù)能夠挖掘更多數據，使建議更有價(jià)值。

4. 持續型智能

持續型智能也被稱(chēng)作實(shí)時(shí)智能。隨著(zhù)云、流媒體軟件、機器學(xué)習和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展和互通，這種類(lèi)型的數據查詢(xún)變得越來(lái)越有可能。據Dataversity稱(chēng)，“持續型智能技術(shù)在處理完歷史和當前數據后，可以自動(dòng)決策或提供決策支持”，并且“可以根據歷史和實(shí)時(shí)數據推薦操作”。

其中蘊含著(zhù)無(wú)限潛力，可以幫助專(zhuān)業(yè)人士開(kāi)發(fā)新的程序，并能根據客戶(hù)最新個(gè)人偏好和行為數據為其提供定制服務(wù)。Dataversity還指出，“這項技術(shù)可能會(huì )成為卡車(chē)運輸公司、航空公司和鐵路等組織的‘核心神經(jīng)系統’”，這些組織可以利用它來(lái)調整時(shí)間表，以求效率與利潤最大化。

5. 數據結構

數據結構實(shí)現了跨分布式網(wǎng)絡(luò )的無(wú)縫數據共享。Gartner將其定義為“通過(guò)協(xié)調并結合數據集成方法，提供可重復使用的數據服務(wù)、管道、語(yǔ)義層或API的定制設計?！睋Q句話(huà)說(shuō)，數據分析應用程序可以合并不同來(lái)源的數據，建立數據流，獲得有益的連接。

數據結構提供商Talend表示，不論數據的來(lái)源和存儲方式，數據結構都可以建立一個(gè)訪(fǎng)問(wèn)和收集所有數據的單一環(huán)境來(lái)消除數據孤島，來(lái)幫助企業(yè)或組織。此外，它也刪除了多種不必要的工具，實(shí)現了更簡(jiǎn)單統一的數據管理，包括數據集成、質(zhì)量、管控和共享，使人們可以更快地訪(fǎng)問(wèn)更可靠的數據。

數據分析的重要性越來(lái)越凸顯出來(lái)，本文列出的五大趨勢為企業(yè)或組織點(diǎn)明了一些發(fā)展方向，可以增加盈利、提高客戶(hù)忠誠度、減少資源浪費和避免效率低下。數據分析能讓企業(yè)清楚自己何以處于當前位置，以及該如何前進(jìn)。