大数据分析技术趋势有哪些

疫情迫使企业组织以颠覆性的方式进行调整。与此同时，在数据与分析领域中,领导人们不得不采用适当的技术工具和服务流程来应对当前的关键技术趋势。对于那些可能为企业在竞争中占据优势地位的关键技术趋势而言,设定更高的优先级至关重要。

数据分析技术趋势有哪些

关于2021年数据分析技术趋势我们提前了解一下：

一、更智能、负责任的、可扩展的AI

人工智能和机器学习正在产生深远的影响

二、可组合式的数据和分析

现代技术架构通过开放性和容器化实现功能整合能力显著提升。整合后的数据分析系统能够高效地结合来自不同领域的数据源（包括传统数据分析与人工智能解决方案），从而迅速搭建出多功能且易于使用的智能应用框架。这种集成化的方法能够使数据分析领导团队实现从发现到行动的有效衔接。随着数据处理重心转移至云端环境，在这种新范式的推动下，集成化的方式正在成为推动创新与效率提升的核心动力之一。通过这种方式的支持，在云计算平台上开发出适用于云市场以及各种低代码与无代码应用场景的应用程序将会变得更加高效地实现这一目标。

三、数据架构是基础

随着数字化水平的提升以及消费者不再受限于特定模式（不再受约束），推动着数据分析领导者越来越多地转向采用先进的数据架构方案。这些进步促使越来越多的数据分析领导者转向采用先进的数据架构方案，并将其视为提升企业运营效率的关键工具。企业组织的数据资产呈现出日益增长的趋势，并且呈现出多样化、分布化以及规模庞大且复杂的特征。通过持续监控整个数据传输路径（即利用分析功能来持续监控数据管道），这些系统能够更好地支持各种数据分析活动的设计、部署与应用工作。具体而言，在这一过程中实现了集成时间减少至原来的30%，部署周期缩减至原有水平的30%，而维护周期则减少了70%左右。

四、从大数据到小数据、宽数据

疫情给企业带来的根本性转变使那些依赖于海量历史数据的机器学习与人工智能技术不再是那么关键了。与此同时，在人类与AI共同参与决策的过程中所面临的挑战更加复杂化且要求更为严格，并且数据分析领导层需要具备多样化的数据来源以全面把握局势

疫情给企业带来的根本性转变使那些依赖于海量历史数据的机器学习与人工智能技术不再是那么关键了。与此同时，在人类与AI共同参与决策的过程中所面临的挑战更加复杂化且要求更为严格，并且数据分析领导层需要具备多样化的数据来源以全面把握局势

因此数据分析领导者应当选择那些能够更有效地利用可用数据的分析技术。在大数据时代背景下，数据分析领导者主要依赖于被称为"wide data"和"small data"的概念。其中'wide data'不仅能够处理小型、大型以及非结构化与结构化等各种类型的数据源，并且还能够实现这些不同来源的数据协同分析；而'small data'则侧重于通过少量的数据获取有价值的信息。

大数据和宽数据具备强大的分析能力和人工智能技术功能，并非完全依赖于大量数据集；此外，在应用宽数据后，企业组织可以获得更为全面的数据视角，并通过这一技术手段实现更为深入的数据洞察与应用能力

五、XOps

涵盖DataOps等项目的X Ops目标是通过Dev Ops最佳实践来促进效率与规模经济。旨在确保系统的可靠运行、资源的有效利用以及结果的一致性和稳定性。从而降低技术和流程上的重复出现。由于许多分析与人工智能项目仅在出现问题后才意识到并解决其操作性问题而最终失败。如果数据分析领导者采用X Ops进行大规模运营，则能够持续再生分析与人工智能资产，并使它们具备更高的追溯能力、完整性以及集成兼容性。

六、工程决策智能

工程决策智能不仅适用于单一的个体决策任务以及一系列连续性的集体
型复杂系统进行管理，并且能够划分为多个业务流程模块以及复杂网络系统。
随着数据驱动型AI技术的发展与应用程度不断提升，在日益复杂的商业环境
行预测变得更加自动化与智能化的同时, 工程化的方法使得数据分析者能够做
出更加精准、具有高度重复性、更加透明以及更加可追踪性的决定。

七、数据和分析是一项核心业务功能

数据分析不再是次要项目而成为核心的业务功能，在这种情况下 数据分析 成为 与 业务成果 一致 的 共享 业务 资产 并且 由于 中央 和 联合 数据 分析 团队 能够 更好 地 展开 协作 数据分析 孤岛 问题 得到了 解决

八、关联一切的图形技术

图形技术支撑了现代数据分析功能的基础架构，在识别数据资产间的人、地点、事物、事件及关联关系方面发挥着关键作用。数据分析领域的领导者借助图形技术迅速解答复杂业务问题，在此过程中需依赖上下文感知能力以及对多实体间关联本质的理解能力。一项专业预测指出，在2025年前图形技术将在80%的数据分析创新项目中得到应用，在此比例较2021年的10%有显著提升的基础上推动企业组织加快决策步伐。

九、增强型消费者的崛起

如今大多数企业用户仍依赖传统的数据分析工具——即预定义的数据可视化界面以及手动的数据浏览功能。这些传统工具往往会导致分析结果偏差、错误决策以及操作失误等问题。相比之下，在人工智能技术驱动下产生的智能化数据分析系统能够自动生成动态报告，并与用户提供互动。系统可以根据不同用户的特定需求进行个性化配置，并由最终用户或机构进行部署。这种转变将逐步转移企业的核心分析能力和数据处理权至其最终信息消费者的手中

十、边缘位置的数据和分析

数据、分析及其他支持技术正被越来越多地应用于边缘计算环境中，并且这些技术更靠近物理资产所在位置的同时也超出了IT权限的范畴。Gartner预计到2023年有超过50%的数据分析主要负责人将会在其职责范围内负责在边缘环境内创建、管理和分析数据。

通过这一趋势的应用模式，数据分析领导者的效率得以显著提升，在灵活应对数据挑战、快速响应业务需求以及全面治理资源等方面展现出独特优势。
随着对实时事件分析的支持扩展至实现'物'的行为自主性。
如今呈现的各种应用场景不仅激发了公众对于数据分析边缘技术的兴趣与探索欲望。

更智能化的解决方案更加注重可靠性和稳定性；具备良好扩展性的AI系统能够有效应对复杂场景；整合型的数据与分析系统作为基础支撑结构；涵盖从大数据到小型化数据应用领域；广度型数据（Wide Data）的应用模式广泛普及；采用XOps理念提升运营效率；工程驱动的决策智能系统为企业管理提供支持；全面连接型图形技术方案助力业务创新；增强现实与虚拟现实消费群体的增长趋势显著影响市场走向；边缘位置的数据与分析是数据分析发展的必然方向