2021年大数据分析的4个趋势
新闻来源：本站
日期：2021-05-27
无人驾驶汽车，仿生机器人，以及自动运送的无人机，都是我们今天所看到的数字化转型的典型代表，并不时成为头条新闻。但是，没有第四次工业革命中的石油数据和分析技术，使我们能够解读和理解数据，这一切都是不可能的。
“大数据”是一个用来描述处理数据的技术和实践的术语，它不仅数量多、速度快，而且具有多种不同的形式。ElonMasks的自动驾驶汽车，JeffBetzos的无人便利店，背后都是一个复杂的大数据系统和一批精明的数据科学家，他们已经将愿景变为现实。
也许“大数据”一词不再是几年前那么普遍了，因为其中的很多概念已经完全融入了我们周围的世界。但大数据并没有过时，事实上，即使在今天，大多数组织仍在努力从它们能够获取的数据中获取价值。从业务实践来看，大数据仍处于非常初级的阶段。
下面是我对几个主要趋势的看法，它们将影响今年和近期在工作和生活中使用数据和分析的方式。
一、人工智能带来了更深层次的见解和更复杂的自动化过程。
AI(AI)改变了分析领域的游戏规则。因为企业和他们的客户都会产生大量的结构性和非结构性数据，自动手工分析也只是表面现象。
如今，人工智能最简单的思维方式就是电脑和软件能自我学习。举例来说，在我们的客户当中，哪个对我们来说最有价值？
假如采用传统的非学习的计算方法，那么就可以通过建立一个数据库来了解哪些客户花费最多。但如果有新客户第一次交易花费100美元，那么这个客户是否比去年那些每月花费10美元的客户更值钱呢？为了理解这一点，我们需要更多的数据，例如客户的平均终身价值，客户自己的个人数据，如年龄，消费习惯，收入水平等，这些都是非常有用的！
解读、理解和获得对数据的洞察力是一件非常复杂的工作。人工智能是必要的，因为它能试图解释所有数据，不管这些数据是否被理解，并且根据我们所知道的一切来预测客户一生的价值。这种方法未必能得到“对”或“错”的答案，但能提供一个概率范围，然后再基于这些预测的准确性来改进。
二、研究和解释数据的新方法
在我们根据我们的发现采取行动之前，数据可视化是分析过程的“最后一公里”。过去，人机交互主要采用可视化手段，采用图形、图表、仪表盘等形式，突出关键发现，帮助人们获取数据价值。
但问题在于，并非所有人都能洞悉隐藏在统计数字背后的潜在价值。新的技术和方法在不断发展，组织中的每个人都越来越需要从数据中获得洞察力。
取得重大突破的一个领域是人类使用语言。分析器使我们能够对数据提出问题，并用清楚的人类语言得到答案，这将大大增加对数据的访问，并提高组织的总体数据能力。这个技术领域叫做自然语言处理(NLP)。
新技术，让沉浸式体验实现数据价值。术语扩展现实(XR)包括虚拟现实(VR)和增强现实(AR)，它们是创新的驱动力。虚拟现实技术可用于创造新的可视化技术，让我们从数据中获得更丰富的含义，AR技术可直接向我们显示数据分析的结果如何实时影响世界。举例来说，一位试图诊断汽车故障的技师可能会戴上AR眼镜观察引擎，并预测哪一部分可能出了问题，哪一部分需要更换。未来，我们将会看到可视化和数据通信等新的应用方式出现。
三、融合云和边缘计算
云是另一种技术趋势，对大数据分析方法影响巨大。在不需要昂贵的本地基础设施的情况下，可以访问大型数据存储并处理实时信息，从而推动了数据驱动服务的应用程序和创业企业的发展。但是，完全依赖公有云供应商并非最好的商业模式，当你把所有的数据操作交给第三方时，不可避免地会对数据安全和管理产生担忧。
很多企业现在都在尝试混合云系统，其中一些信息保存在公共云服务器上，如AWS、微软Azure或谷歌云，而其他个人或敏感数据则部署在本地或私有云。云端供应商还不断地规划混合云，提供“云-本地”解决方案，提供公共云的丰富功能和稳健性，同时让数据所有者可以完全管理自己的数据。
边缘化是另一种强大的趋势，它会影响到大数据和分析未来一年。实际上，边缘计算意味着设备在收集数据的地方处理数据，而不需要把数据发送到云中进行存储和分析。一些情况下会有很高的延迟要求，如从自动汽车上的传感器收集数据，需要及时处理。另外，当消费者可以直接从他们的设备收集信息，而不需要把数据交给任何第三方时，隐私也会得到保护。举例来说，谷歌新款Android手机上的NowPlaying功能会不停地扫描环境中的音乐，这样就能告诉我们超市里放的歌或者我们看的电影的名字。对于纯粹基于云的解决方案，这是不可能实现的，因为用户将拒绝向谷歌发送全天候音频环境流。
四、数据业务的兴起。
数据Ops是在软件开发中利用DevOps框架的方法和实践。数据业务(dataOps)是一个新兴的学科，它将DevOps团队与数据工程师和数据科学家的角色结合起来，为以数据为中心的企业提供工具、过程和组织结构服务。
数据业务工作不需要任何正规的培训，对IT职业感兴趣的人都想参与创新项目，这通常是数据业务，数据业务给他们提供了很好的机会，我们也会看到“数据业务即服务”供应商的普及，提供端到端的数据流程和管道管理，并按需付费。这样做会继续降低小型和初创企业的准入门槛，因为它们拥有关于新数据驱动服务的优秀想法，但缺乏实现这些想法所需的基础设施。
