數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)進(jìn)行解構(gòu)并檢查以發(fā)掘?qū)嵱媚Ｊ胶挖厔莸倪^程。這個過程的自動化和精細(xì)度越高，對于希望節(jié)省開支、增加收入、優(yōu)化效率并與客戶聯(lián)系的公司和組織來說越有用。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括隆德網(wǎng)站建設(shè)、隆德網(wǎng)站制作、隆德網(wǎng)頁制作以及隆德網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，隆德網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到隆德省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

隨著越來越多的數(shù)據(jù)源可用，技術(shù)會跟步步伐：開發(fā)新的應(yīng)用軟件，建立有意義的連接，并提供實(shí)用的洞察力。資源豐富的公司可能選擇自主開發(fā)這類應(yīng)用軟件，其他公司可能尋求外包公司的服務(wù)來獲得幫助。

但是定制開發(fā)的數(shù)據(jù)分析軟件不一定很復(fù)雜，不一定需要專家數(shù)據(jù)分析員才能使用。實(shí)際上，隨著技術(shù)進(jìn)步，形形色色的專業(yè)人員都能獲得這些重要建議。下面介紹使數(shù)據(jù)分析更有用的五個趨勢。

1. 自然語言處理

自然語言處理(NLP)如同數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的谷歌，因?yàn)樗層脩艨梢允褂萌祟愖匀徽Z言借助書面或語音輸入來進(jìn)行查詢。這項(xiàng)技術(shù)使數(shù)據(jù)分析為更廣泛的專業(yè)人員所使用，包括前臺工作人員。

這種能力將會越來越先進(jìn)。比如說，目前您可能會問“該財年每位客戶的平均支出是多少?”之類的問題。隨著技術(shù)不斷發(fā)展，您到時可以問“該財年與上一財年10英里半徑內(nèi)每位客戶平均支出是多少?”之類的問題。

2. 增強(qiáng)分析

增強(qiáng)分析使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，為用戶提供了一種編程方式來找到最重要的洞察力。為此，它自動梳理一家公司或組織的數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，最后返回實(shí)用的洞察力。這種方法只花費(fèi)手工分析的一小部分時間。它有望減少對數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)專家的需求，同時要求其他角色的專業(yè)人員(例如小企業(yè)主)提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

Dataversity聲稱：“技術(shù)通過融合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使開發(fā)、共享和解讀分析工具變得更容易，從而顛覆了分析行業(yè)。”據(jù)Gartner聲稱，增強(qiáng)分析正成為“新采購數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能以及數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的主要驅(qū)動力。”

3. 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術(shù)以其在加密貨幣中扮演的角色而出名，但可用于各行各業(yè)的眾多任務(wù)。由于區(qū)塊鏈可以驗(yàn)證數(shù)據(jù)有效性，防止虛假信息混入到數(shù)據(jù)分析中，因而能夠增強(qiáng)預(yù)測分析。黑客將不得不改變區(qū)塊鏈中的所有塊才能篡改數(shù)據(jù)。在大多數(shù)情況下，這么做不劃算。因此，收集到的洞察力更可靠、因此更有價值。

據(jù)SmartData Collective聲稱：“如果數(shù)據(jù)科學(xué)與區(qū)塊鏈結(jié)合使用，獲取的信息變得極具結(jié)構(gòu)化、極為具體化，因此變得更有用。”區(qū)塊鏈還使數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件能夠挖掘大量數(shù)據(jù)，從而使洞察力更具價值。

4. 持續(xù)智能

持續(xù)智能又叫實(shí)時智能。隨著云計算、流式軟件、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)變得更先進(jìn)更互連，這種類型的數(shù)據(jù)查詢正變得越來越有可能。據(jù)Dataversity聲稱：“它處理歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)以提供決策自動化或決策支持。它基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)建議采取的動作。”

這種建議為幫助專業(yè)人員開發(fā)新程序提供了幾乎無限的潛力，并基于客戶偏好和動作方面的最新數(shù)據(jù)針對客戶開展促銷。此外，Dataversity表示：“該技術(shù)有望為卡車公司、航空公司和鐵路等組織充當(dāng)‘核心神經(jīng)系統(tǒng)’，”這些組織可以用來調(diào)整時間表，以實(shí)現(xiàn)效率和利潤大化。

5. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)跨分布式網(wǎng)絡(luò)無縫共享數(shù)據(jù)。Gartner將其定義為“一種定制的設(shè)計，通過以一種精心協(xié)調(diào)的方式，結(jié)合多種數(shù)據(jù)集成方法，以提供可重復(fù)使用的數(shù)據(jù)服務(wù)、管道、語義層或API。”換句話說，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件可以合并來自眾多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，并使用所有數(shù)據(jù)流進(jìn)行必要的連接。

據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供商Talend聲稱，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以通過“提供用于訪問和收集所有數(shù)據(jù)的單一環(huán)境來幫助組織無論數(shù)據(jù)位于何處、如何存儲，從而消除數(shù)據(jù)孤島。”此外，它通過消除多款工具，便于更快速地訪問更可靠的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“更簡單且統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理，包括數(shù)據(jù)集成、質(zhì)量、治理和共享。”

小結(jié)

數(shù)據(jù)分析對于各種類型的企業(yè)和組織都非常有用，而且一直變得越來越重要。本文介紹的幾個趨勢指明了下一步方向，有望提高收入和客戶忠誠度、減少浪費(fèi)和低效，并打敗競爭對手。

原文標(biāo)題：5 Big Trends in Data Analytics，作者：Malcom Ridgers

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