2020年的顶级数据分析趋势
2020年的顶级数据分析趋势
2020-05-27 10:03:40 来源：企业网D1Net
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2020-05-27 10:03:40 来源：企业网D1Net
摘要：除了人工智能技术得到广泛应用之外，在过去几年中，大数据也取得了更具意义的发展。调查表明，2020年全球大数据行业的市场规模为1,890亿美元。考虑到市场增长，可以预计到2022年将达到2470亿美元。
关键词：
数据
分析
除了人工智能技术得到广泛应用之外，在过去几年中，大数据也取得了更具意义的发展。调查表明，2020年全球大数据行业的市场规模为1,890亿美元。考虑到市场增长，可以预计到2022年将达到2470亿美元。
迪斯尼公司董事长表示：“技术正在提升创造力，并改变了娱乐和休闲的可能性。”
迪士尼公司拥有庞大的客户群，并且每天产生大量数据。通过使用大数据分析，迪士尼公司可以获得巨大价值。其面临的问题可以通过大数据分析工具来解决。可以了解大型行业如何使用最新技术来处理数据流，并获得见解以改善业务。
在此将总结并预测2020年的顶级数据分析趋势。
什么是大数据?
大数据是结构化或非结构化的广泛数据，可帮助企业建立行为和互动模式。很多公司利用这些数据来做出更好的决策和寻找客户。
在2001年，调研机构Gartner公司首席数据官前副总裁Doug Laney首次对其3V的特性进行了介绍：数量、多样性和速度。随着逐年增加的挑战，还定义了其他特性：
4V的大数据
数量是指数据规模;
多样性是指不同形式的数据;
速度是指对流媒体数据的分析;
准确性是指数据的可信赖性。
大数据分析趋势和解决方案
对于采用大数据解决方案的企业而言，2020年又是一个伟大的创新和发展的一年。为此需要了解大数据发展的趋势。
增强分析是数据和分析的未来
增强分析是银行机构大量使用的新兴技术。通过使用机器学习和自然语言处理技术处理数据并使其实现自动化。为了以简单易用的格式获得精确的结果，因此使用了增强分析。在这里，数据是通过简化的自动化流程从各种来源(如云计算数据、内部部署数据、外部和其他不同位置)进行处理的。
这样，分析师将把所有数据、处理和检查冗余与准备进行分析结合起来。数据以集群的形式存储，并使用复杂的工具进行快速实时分析。
云计算是一个新的数据湖
基于云计算的技术正在飞速发展。数据集成从内部部署解决方案迁移到云平台。如果要保持流行趋势，可以使用混合部署。企业可以成为早期的云计算采用者并在线转换。很多企业迁移其所有数据，并使用多云方法将云存储用于动态工作负载。
数字化转型是顶级的数据策略
没有数据，就不可能实现数字化转型。开发新技术是为了帮助企业更好地开展业务。企业从人工操作到在线操作。如今，数字化转型已成为大多数企业活动的优先事项，并且世界也很快变得更加数字化。根据IBM公司的研究，三分之一的企业领导者使用数字化转型来帮助企业获得准确的数据。
人工智能和机器学习将继续发展
在数据驱动的组织中，将会加快采用人工智能和机器学习这两种技术。可以在数据管道中使用人工智能和机器学习算法，并展示更多传统的商业智能(BI)和数据集成平台。2020年将带来一个自动化框架，使数据科学家可以创建接近生产就绪的轮廓。
数据即服务的应用
“数据即服务”可从共享空间在线访问数据。对于员工需要在部门之间共享大量数据的大型组织而言，这是非常有用的。其工作原理与从互联网上下载大量数据(例如音乐或电影)相似。数据即服务是一种架构，该架构使用组织的中心枢纽，并通过提高组织的生产力来促进自助服务。因此，将数据保存在一个位置可以帮助多个用户轻松访问数据。
医疗服务的演变
研究人员认为医学数据量十分巨大，由于其信息用于存储患者的疾病、治愈和其他预防措施。在以往，没有合适的存储工具来集中调取和存储所有病历。但是，使用物联网设备可以管理医院相关设备。许多研究人员发现采用物联网设备可以跟踪和监视患者身体状况，还有一些科学家致力于开发机器人来照顾病人甚至实施手术。
多行业的开发运营
在查看结果之后，大数据分析现已用于多个行业的开发运营，以管理组织的见解、客户喜好，并创建令客户更加满意的产品。研发部门使用大数据分析来执行简单的社交媒体管理、制造自动化、提高产品质量、更好的客户支持，并实现销售流程自动化。企业可以利用强大的大数据分析服务来扩大业务范围，并提高业务投资回报率。
企业在哪些方面使用大数据?
企业主要在三种业务使用大数据(罗尔斯·罗伊斯公司最近采用了大数据驱动的方法)
设计
制造
售后服务支持
企业如何操作大数据分析?
大数据分析使用两种操作方式(亚马逊公司使用这两种方法更好地为客户提供服务)
创建个性化的推荐系统
改善客户服务运营。
结语
显然，像大数据这样的新技术正在根据企业的运营方式进行变革。数字化无处不在，随着将越来越多的数据实施到运营中，新兴技术的应用将会更加广泛。最终，大数据将帮助企业做出明智的决策，并提供强大的分析环境，其中包括预测分析、描述性分析和规定性分析。
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责编：zhangwenwen
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