2022 年影响专业领域的 6 大数据分析趋势

数据分析在企业和日常生活中发挥着越来越重要的作用，并且在不断发展。 如今，数据分析趋势正在引起轰动并改变专业世界。 如果您已经在这个领域或正在过渡到它，请注意这些以保持更新并在您的游戏中处于领先地位！

让我们来看看前 6 大数据分析趋势：

1. 物联网 (IoT)

物联网 (IoT) 可以简单地定义为相互关联的计算设备、机械和数字机器、物体、动物或人的系统。 具有唯一标识符和通过网络传输数据的能力的事物系统。 所有这些，无需人与人或人与计算机的交互。

我们已经看到我们周围的物联网传感器数量大幅增加，越来越多的连接设备变得广泛可用。 物联网技术现在普遍存在于我们已经变得不可或缺的物品和生活用品中——例如我们的汽车。 它在交通、能源和医疗保健等行业也变得越来越重要。

在每种情况下，物联网数据的使用准确性都在提高，以提高系统效率。 例如，在石油和天然气行业，传感器能够提高安全性并降低成本，而在医疗保健领域，它们可以实现对患者的远程监控和药物订单跟踪等功能。

除了提高效率外，公司还使用来自物联网的数据来更深入地了解客户的生活。 这使他们能够更有效地定位广告。

这种情况看起来将在 2020 年和未来继续下去。 思科估计到 2020 年将有 500 亿个物联网传感器，到 2030 年，英特尔预测将超过 2000 亿个。 很明显，现在是开始使用这项技术及其衍生数据的时候了，如果您不这样做，您和您的企业可能会面临过时的严重风险。 亚马逊、AT&T 和博世等公司被吹捧为即将到来的物联网革命的最大推动者。

2.人工智能（AI）和机器学习

简而言之，人工智能 (AI) 是计算机科学的一部分。 它的目标是使计算机能够完成通常由人们完成的事情的开发——特别是与人们智能行动相关的事情。 即使在 AI 内部，也存在基于“强 AI”或“弱 AI”以及“狭义 AI”或“通用 AI”的分歧。

与物联网密切相关的人工智能和机器学习预计将在未来几年成为分析领域最大的颠覆性因素。 人工智能已经成为许多网站不可或缺的一部分，最著名的是 Facebook、亚马逊和谷歌，并且随着技术的发展，越来越多的互联网公司以多种方式使用人工智能。

随着计算机比以往任何时候都更有能力从数据中学习，它们不断革新分析和数据管理科学。 该行业越来越倾向于主动、实时的数据分析。 这种类型的分析使企业能够更好地控制，因为他们会立即收到任何意外事件的通知，并可以采取措施解决任何问题或利用机会。

人工智能的日益增长的用途之一可以从认知聊天机器人的兴起中看出。 其中的一个示例是在到达网页上的某个点时出现的交互式客户服务对话框。 聊天机器人使用他们收集的数据进行学习，并可以通过自然语言对话进行交流。 由于它们极大地提高了效率，它们开始在商业中得到越来越多的使用。

机器学习是一种数据分析方法，它使用从数据中学习的算法。 机器学习允许计算机找到隐藏的洞察力，而无需明确编程到哪里看。 谷歌自动驾驶汽车、亚马逊、Flipkart 和 Netflix 的推荐，了解客户在 Twitter 上对您的业务的看法，这些都是机器学习的例子。

人工智能和机器学习有什么区别？

简单地说：机器学习是人工智能的一个子集或类型。 虽然人工智能是机器能够以我们认为“智能”的方式执行任务的更广泛概念，但机器学习是人工智能的一种应用，基于我们应该能够让机器访问数据和让他们自己学习。

人工智能和机器学习是业务数据分析趋势的核心，并将继续改变未来的工作方式——因为越来越多的组织开始采用先进的分析和算法来帮助他们保持竞争力。

3. 开源软件

开源软件是任何人都可以检查、修改和增强源代码的软件。

随着越来越多的公司将开源软件作为其方法的一部分，这种类型的软件开发看起来将迅速增长。 以某种方式接受开源的组织包括谷歌、苹果、IBM、思科和微软。

越来越多的企业在购买时可能首先寻找开源技术。 专有软件正慢慢被视为死胡同（开发人员可能会停止开发该软件）。 另一方面，开源为持续创新提供了更大的可能性，因为无限数量的人可以为开发过程做出贡献。
对于产品中没有开源元素的供应商来说，2020 年事情似乎会变得更加困难。

4. 摩尔定律的终结

摩尔定律——每平方英寸芯片的晶体管数量大约每 2 年翻一番的观察结果——在过去 50 年中一直是晶体管发展的准确预测指标。 然而，业界一致认为，这种指数级增长水平无法持续太久。 一些研究甚至预测，2020 年可能是身体限制开始影响发展的一年。

这意味着公司在努力保持较低的处理和存储成本时，需要变得更有创造力。 目前正在探索几种可能性。 其中包括：对芯片设计的总体改进； 可重构芯片和专门针对某些重要算法进行调整的芯片。

不能确定摩尔定律还能用多久，但今年肯定会看到公司致力于开发替代它的方法。

5. 非结构化数据

非结构化数据日益增长的重要性在新的一年里似乎将继续存在——如果它的价值被挖掘出来的话。 来自电子邮件、社交媒体、呼叫中心笔记和开放式调查结果等的数据在分析中变得越来越重要，以至于它开始在该领域占据主导地位。
预测分析（另一个重要的数据行业趋势）需要结构化和非结构化数据来产生准确的结果。 结构化数据可以清楚地了解公司的销售情况，但需要非结构化数据来了解为什么会发生这种情况。

绝大多数新数据现在是非结构化的（2015 年接近 80%） ，这可能会带来挑战。 公司将需要专注于寻找一种存储非结构化数据的方法，使他们能够轻松访问、使用和分析这些数据。

6. 数据分析行业的人才趋势

数据科学行业的发展为该领域带来了新的就业趋势。 这些包括：

• 越来越多的 IT 专业人员正在进入数据分析行业。 随着可用于数据分析职位的空缺数量不断增加，越来越多具有强大 IT 技能的人将利用机会发展他们的数据分析技能。 这种趋势似乎将持续到明年。
• 数据科学的角色正在演变。 随着自动化分析任务的能力不断扩大，数据科学家的角色也在不断变化和发展。 然而，这个角色似乎不太可能完全消失。 自动化可能会承担数据科学家目前花费 70-80% 时间的数据准备任务。 这些变化可能会或可能不会在 2020 年开始，但它们很可能会成为未来五年或更长时间的一个特征。

随着数据分析行业经常发生重大发展，思考该行业的下一步发展方向总是令人兴奋的。 尽管物联网和人工智能似乎可能在来年发挥最大作用，但组织还需要考虑我们上面列出的其他数据分析趋势，因为所有这些对于在该领域进一步取得个人和集体的成功至关重要.

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