2022 年影響專業領域的 6 大數據分析趨勢

數據分析在企業和日常生活中發揮著越來越重要的作用，並且在不斷發展。 如今，數據分析趨勢正在引起轟動並改變專業世界。 如果您已經在這個領域或正在過渡到它，請注意這些以保持更新並在您的遊戲中處於領先地位！

讓我們來看看前 6 大數據分析趨勢：

1. 物聯網 (IoT)

物聯網 (IoT) 可以簡單地定義為相互關聯的計算設備、機械和數字機器、物體、動物或人的系統。 具有唯一標識符和通過網絡傳輸數據的能力的事物系統。 所有這些，無需人與人或人與計算機的交互。

我們已經看到我們周圍的物聯網傳感器數量大幅增加，越來越多的連接設備變得廣泛可用。 物聯網技術現在普遍存在於我們已經變得不可或缺的物品和生活用品中——例如我們的汽車。 它在交通、能源和醫療保健等行業也變得越來越重要。

在每種情況下，物聯網數據的使用準確性都在提高，以提高系統效率。 例如，在石油和天然氣行業，傳感器能夠提高安全性並降低成本，而在醫療保健領域，它們可以實現對患者的遠程監控和藥物訂單跟踪等功能。

除了提高效率外，公司還使用來自物聯網的數據來更深入地了解客戶的生活。 這使他們能夠更有效地定位廣告。

這種情況看起來將在 2020 年和未來繼續下去。 思科估計到 2020 年將有 500 億個物聯網傳感器，到 2030 年，英特爾預測將超過 2000 億個。 很明顯，現在是開始使用這項技術及其衍生數據的時候了，如果您不這樣做，您和您的企業可能會面臨過時的嚴重風險。 亞馬遜、AT&T 和博世等公司被吹捧為即將到來的物聯網革命的最大推動者。

2.人工智能（AI）和機器學習

簡而言之，人工智能 (AI) 是計算機科學的一部分。 它的目標是使計算機能夠完成通常由人們完成的事情的開發——特別是與人們智能行動相關的事情。 即使在 AI 內部，也存在基於“強 AI”或“弱 AI”以及“狹義 AI”或“通用 AI”的分歧。

與物聯網密切相關的人工智能和機器學習預計將在未來幾年成為分析領域最大的顛覆性因素。 人工智能已經成為許多網站不可或缺的一部分，最著名的是 Facebook、亞馬遜和谷歌，並且隨著技術的發展，越來越多的互聯網公司以多種方式使用人工智能。

隨著計算機比以往任何時候都更有能力從數據中學習，它們不斷革新分析和數據管理科學。 該行業越來越傾向於主動、實時的數據分析。 這種類型的分析使企業能夠更好地控制，因為他們會立即收到任何意外事件的通知，並可以採取措施解決任何問題或利用機會。

人工智能的日益增長的用途之一可以從認知聊天機器人的興起中看出。 其中的一個示例是在到達網頁上的某個點時出現的交互式客戶服務對話框。 聊天機器人使用他們收集的數據進行學習，並可以通過自然語言對話進行交流。 由於它們極大地提高了效率，它們開始在商業中得到越來越多的使用。

機器學習是一種數據分析方法，它使用從數據中學習的算法。 機器學習允許計算機找到隱藏的洞察力，而無需明確編程到哪裡看。 谷歌自動駕駛汽車、亞馬遜、Flipkart 和 Netflix 的推薦，了解客戶在 Twitter 上對您的業務的看法，這些都是機器學習的例子。

人工智能和機器學習有什麼區別？

簡單地說：機器學習是人工智能的一個子集或類型。 雖然人工智能是機器能夠以我們認為“智能”的方式執行任務的更廣泛概念，但機器學習是人工智能的一種應用，基於我們應該能夠讓機器訪問數據和讓他們自己學習。

人工智能和機器學習是業務數據分析趨勢的核心，並將繼續改變未來的工作方式——隨著越來越多的組織開始採用先進的分析和算法來幫助他們保持競爭力。

3. 開源軟件

開源軟件是任何人都可以檢查、修改和增強源代碼的軟件。

隨著越來越多的公司將開源軟件作為其方法的一部分，這種類型的軟件開發看起來將迅速增長。 以某種方式接受開源的組織包括谷歌、蘋果、IBM、思科和微軟。

越來越多的企業在購買時可能首先尋找開源技術。 專有軟件正慢慢被視為死胡同（開發人員可能會停止開發該軟件）。 另一方面，開源為持續創新提供了更大的可能性，因為無限數量的人可以為開發過程做出貢獻。
對於產品中沒有開源元素的供應商來說，2020 年事情似乎會變得更加困難。

4. 摩爾定律的終結

摩爾定律——每平方英寸芯片的晶體管數量大約每 2 年翻一番的觀察結果——在過去 50 年中一直是晶體管發展的準確預測指標。 然而，業界一致認為，這種指數級增長水平無法持續太久。 一些研究甚至預測，2020 年可能是身體限制開始影響發展的一年。

這意味著公司在努力保持較低的處理和存儲成本時，需要變得更有創造力。 目前正在探索幾種可能性。 其中包括：對芯片設計的總體改進； 可重構芯片和專門針對某些重要算法進行調整的芯片。

不能確定摩爾定律還能用多久，但今年肯定會看到公司致力於開發替代它的方法。

5. 非結構化數據

非結構化數據日益增長的重要性在新的一年裡似乎將繼續存在——如果它的價值被挖掘出來的話。 來自電子郵件、社交媒體、呼叫中心筆記和開放式調查結果等的數據在分析中變得越來越重要，以至於它開始在該領域佔據主導地位。
預測分析（另一個重要的數據行業趨勢）需要結構化和非結構化數據來產生準確的結果。 結構化數據可以清楚地了解公司的銷售情況，但需要非結構化數據來了解為什麼會發生這種情況。

絕大多數新數據現在是非結構化的（2015 年接近 80%） ，這可能會帶來挑戰。 公司將需要專注於尋找一種存儲非結構化數據的方法，使他們能夠輕鬆訪問、使用和分析這些數據。

6. 數據分析行業的人才趨勢

數據科學行業的發展為該領域帶來了新的就業趨勢。 這些包括：

• 越來越多的 IT 專業人員正在進入數據分析行業。 隨著可用於數據分析職位的空缺數量不斷增加，越來越多具有強大 IT 技能的人將利用機會發展他們的數據分析技能。 這種趨勢似乎將持續到明年。
• 數據科學的角色正在演變。 隨著自動化分析任務的能力不斷擴大，數據科學家的角色也在不斷變化和發展。 然而，這個角色似乎不太可能完全消失。 自動化可能會承擔數據科學家目前花費 70-80% 時間的數據準備任務。 這些變化可能會或可能不會在 2020 年開始，但它們很可能會成為未來五年或更長時間的一個特徵。

隨著數據分析行業經常發生重大發展，思考該行業的下一步發展方向總是令人興奮的。 雖然物聯網和人工智能似乎可能在來年發揮最大作用，但組織還需要考慮我們上面列出的其他數據分析趨勢，因為所有這些對於在該領域進一步取得個人和集體的成功至關重要.

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