數據分析軟件現在顯然已經成為(wèi)企業管理業務的核靜商心工(gōng)具集。而大(dà)數據公司不(bù)斷更新的應用程序将紅遠成為(wèi)企業運行業務的引擎。

　　考慮到數據分析的重要性，每一個部門的業務經理都木一須了解未來形成數據分析的趨勢。

　　為(wèi)了讨論這個問題，Gartner公司研究副總裁Jim Ha從線re在其撰寫的一份調查報告中探讨了影響數據分析發展的五大(dà微身)趨勢。

　　以下是Jim Hare讨論的重要數據分析趨勢：

　　1.增強分析

　　增強分析使用機器(qì)學習技術。Gartner公朋紙司預測，到2020年，公民數據科(kē)學家(jiā輛有)産生的分析數量将超過數據科(kē)學家(j如能iā)，這在很大(dà)程度上是由于數據科(k影外ē)學任務的自動化。

　　Jim Hare表示，增強分析使業務分析師甚至無需成票中為(wèi)程序員就可以更輕松地構建和部署這些模型。因此員南，無論是在傳統分析方面，還是在這些數據科(kē)學機器(qì報站)學習平台上，這些确實正在改變着格局。

　　他(tā)說(shuō)，“這在多個方面提供幫弟銀助，其中一個是使準備數據變得(de)更容易，在數現白據中找到見解，然後是如(rú)何傳達這些見解和年歌結果。”

　　2.數字文化

　　Jim Hare在發表的調查報告中聲稱：“數據素養、數字道德、隐私，企業吧老和供應商以數據為(wèi)中心的計劃涵蓋了西看數字文化。”

　　Gartner公司預測，到2023年，費術擁有20位以上數據科(kē)學家(jiā醫區)的組織中，有60%的組織将需要一套包含數據分析道德使用的專購秒業行為(wèi)準則。

　　他(tā)說(shuō)，“我們(men)看到河頻許多組織都面臨的挑戰之一是：并非每個人都了解數據分析的真正原理。因此，對于想跳國要成為(wèi)數據驅動型組織的組織而言，很重要的一件事是提升他(t農頻ā)們(men)的知識和技能，甚至一線員工(gōng)已經開(kāi)始擁大區有這些分析見解。但他(tā)們(men)需要了解如(話水rú)何以更好(hǎo)的方式使用該信息進行交流，以及存在哪些局限性懂能，以免遇到麻煩。”

　　3.關系分析

　　關系分析強調了圖形、位置和社會(huì)分析技術的電電日益使用。

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

　　如(rú)今，組織看到的大(dà)多數分析解決方案都你視是孤立地看待這些類型的數據。因此，其分析位置是著有在查看地圖上的特定數據點，或者是在社交分析中，可能正在查看人員街西之間的連通(tōng)性。

　　重要的是，當組織開(kāi)始将這些不(bù)同類型的數據源歌和拼湊在一起并一起使用多種分析技術時(shí間民)，能夠更全面地了解要解決的任何問題。這将是提供更深入的見解并真火日正為(wèi)組織提供幫助的下一個浪潮。”

　　4.決策智能

　　決策智能提供了一個框架，這個框架将傳統和先進的技站請術結合起來，設計、建模、對齊、執行、監控和優化決策模型。弟低

　　Jim Hare說(shuō)，“決策資人智能意味着這些決策通(tōng)常跨越多個應用程序甚至是不紅和(bù)同的功能組。舉例來說(shuō)，如(年廠rú)果與大(dà)多數組織交談并詢問他(tā)們(men)有關客戶體驗的信妹外息，那将是很孤立的。銷售組織和市場支持部門都有各自的孤島。他(t為費ā)們(men)都有自己的觀點，但是沒有人真正地老個從所有這些不(bù)同的孤島全面看待客戶。音民

　　因此，決策智能真正帶來了這種層次的洞察力，并還化利用人工(gōng)智能和自動化的結合來突破這些障礙，并從整體數醫上進行深入研究。”

　　5.操作和擴展

　　更多的人希望與數據互動，而更多的交互和流程需要分析窗國以實現自動化和擴展。

　　Jim Hare說(shuō)，“操作實際上綠劇是幾件事情。組織中充斥着太多的數據，并且他(tā)們(men)試圖找出如什的(rú)何開(kāi)始管理所有數據的方法理藍。

　　但是後來他(tā)們(men)也試圖弄清楚，‘嗯，我們(m用區en)還能在哪裡使用這些數據?我們(men)如(rú)何獲取這些信息，他習對其進行分析并将其掌握在用戶手中?’這不(呢近bù)僅需要查看單獨的技術或工(gōng)具，還需要喝師采用一種基本方法來真正創建此數據基礎。

　　因此，組織能夠處理、吸收以及帶來越來越多的數據，對其進行整理并得山使其對需要分析的人員有用。随後對其進行分析，誰可以從這些見解中受那水益，以及如(rú)何将這些信息與不(bù)同的角色關聯起來?”子光