塑造分析未來(lái)的5個(gè)數據分析趨勢

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  考慮到數據分析的重要性，每一個(gè)部門(mén)的業(yè)務(wù)經(jīng)理都必須了解未來(lái)形成數據分析的趨勢。

    為了討論這個(gè)問(wèn)題，Gartner公司研究副總裁Jim Hare在其撰寫(xiě)的一份調查報告中探討了影響數據分析發(fā)展的五大趨勢。

    以下是Jim Hare討論的重要數據分析趨勢：

    1.增強分析

    增強分析使用機器學(xué)習技術(shù)。Gartner公司預測，到2020年，公民數據科學(xué)家產(chǎn)生的高級分析數量將超過(guò)數據科學(xué)家，這在很大程度上是由于數據科學(xué)任務(wù)的自動(dòng)化。

    Jim Hare表示，增強分析使業(yè)務(wù)分析師甚至無(wú)需成為程序員就可以更輕松地構建和部署這些模型。因此，無(wú)論是在傳統分析方面，還是在這些數據科學(xué)機器學(xué)習平臺上，這些確實(shí)正在改變著(zhù)格局。

    他說(shuō)，“這在多個(gè)方面提供幫助，其中一個(gè)是使準備數據變得更容易，在數據中找到見(jiàn)解，然后是如何傳達這些見(jiàn)解和結果�！�

    2.數字文化

    Jim Hare在發(fā)表的調查報告中聲稱(chēng)：“數據素養、數字道德、隱私，企業(yè)和供應商以數據為中心的計劃涵蓋了數字文化�！�

    據羿戓設計所了解，Gartner公司預測，到2023年，擁有20位以上數據科學(xué)家的組織中，有60%的組織將需要一套包含數據分析道德使用的專(zhuān)業(yè)行為準則。

    他說(shuō)，“我們看到許多組織都面臨的挑戰之一是：并非每個(gè)人都了解數據分析的真正原理。因此，對于想要成為數據驅動(dòng)型組織的組織而言，至關(guān)重要的一件事是提升他們的知識和技能，甚至一線(xiàn)員工已經(jīng)開(kāi)始擁有這些分析見(jiàn)解。但他們需要了解如何以最佳方式使用該信息進(jìn)行交流，以及存在哪些局限性，以免遇到麻煩�！�

    3.關(guān)系分析

    關(guān)系分析強調了圖形、位置和社會(huì )分析技術(shù)和技術(shù)咨詢(xún)的日益使用。

    Jim Hare表示，“在某些情況下，關(guān)系分析是人與人之間的交流，有時(shí)甚至是人與物之間的交流。但是，當企業(yè)開(kāi)始組合多個(gè)數據集時(shí)，可以推斷出很多信息。

    如今，組織看到的大多數分析解決方案都是孤立地看待這些類(lèi)型的數據。因此，其分析位置是在查看地圖上的特定數據點(diǎn)，或者是在社交分析中，可能正在查看人員之間的連通性。

    重要的是，當組織開(kāi)始將這些不同類(lèi)型的數據源拼湊在一起并一起使用多種分析技術(shù)時(shí)，能夠更全面地了解要解決的任何問(wèn)題。這將是提供更深入的見(jiàn)解并真正為組織提供幫助的下一個(gè)浪潮�！�

    4.決策智能

    決策智能提供了一個(gè)框架，這個(gè)框架將傳統和先進(jìn)的技術(shù)結合起來(lái)，設計、建模、對齊、執行、監控和優(yōu)化決策模型。

    Jim Hare說(shuō)，“決策智能意味著(zhù)這些決策通�？缭蕉鄠�(gè)應用程序甚至是不同的功能組。舉例來(lái)說(shuō)，如果與大多數組織交談并詢(xún)問(wèn)他們有關(guān)客戶(hù)體驗的信息，那將是非常孤立的。銷(xiāo)售組織和市場(chǎng)支持部門(mén)都有各自的孤島。他們都有自己的觀(guān)點(diǎn)，但是沒(méi)有人真正地從所有這些不同的孤島全面看待客戶(hù)。

    因此，決策智能真正帶來(lái)了這種層次的洞察力，并利用人工智能和自動(dòng)化的結合來(lái)突破這些障礙，并從整體上進(jìn)行深入研究�！�

    5.操作和擴展

    更多的人希望與數據互動(dòng)，而更多的交互和流程需要分析以實(shí)現自動(dòng)化和擴展。

    Jim Hare說(shuō)，“操作實(shí)際上是幾件事情。組織中充斥著(zhù)太多的數據，并且他們試圖找出如何開(kāi)始管理所有數據的方法。

    但是后來(lái)他們也試圖弄清楚，‘嗯，我們還能在哪里使用這些數據?我們如何獲取這些信息，對其進(jìn)行分析并將其掌握在用戶(hù)手中?’這不僅需要查看單獨的技術(shù)或工具，還需要采用一種基本方法來(lái)真正創(chuàng )建此數據基礎。

    因此，組織能夠處理、吸收以及帶來(lái)越來(lái)越多的數據，對其進(jìn)行整理并使其對需要分析的人員有用。隨后對其進(jìn)行分析，誰(shuí)可以從這些見(jiàn)解中受益，以及如何將這些信息與不同的角色關(guān)聯(lián)起來(lái)?”