隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步，人們之間的聯(lián)系理應(yīng)更加緊密，但是卻與期望相反，很多人卻變得更加分散和孤立。

社交媒體中的“喜好”使人們兩極分化，而其算法更加傾向于提供煽動性內(nèi)容，引起更強(qiáng)烈的反應(yīng)，并使人們更長久地沉迷其中。當(dāng)涉及到當(dāng)?shù)胤伞⒎ㄒ?guī)和隱私時，就會看到這種分化。

很多組織的戰(zhàn)略主管和投資者表示需要剝離不是核心能力的業(yè)務(wù)，而數(shù)字巨頭就潛伏在一個支離破碎的世界中，那么人們需要更換一種思路嗎?可以通過法規(guī)、商業(yè)模式和數(shù)據(jù)將支離破碎的格局轉(zhuǎn)變成機(jī)遇。

但是，只是分析還不夠，還需要進(jìn)行綜合，以將分布式數(shù)據(jù)連接到分析供應(yīng)鏈，并將目錄作為連接組織。科技將發(fā)揮巨大的作用，但它也需要有正確的流程和人員來實施。綜合和分析對于利用大數(shù)據(jù)和促進(jìn)向人們所稱的“數(shù)據(jù)馬賽克”的方向發(fā)展至關(guān)重要。

以下是未來一年影響大數(shù)據(jù)和分析的5大趨勢：

1.大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)，下一步是“廣泛數(shù)據(jù)”

大數(shù)據(jù)是一個相對的術(shù)語，是一個不斷變化的目標(biāo)。而定義大數(shù)據(jù)的一種方法是，超越現(xiàn)有技術(shù)所能實現(xiàn)的范圍。如果企業(yè)需要更換或大量投資于額外的基礎(chǔ)設(shè)施來處理數(shù)據(jù)，那么將面臨巨大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

借助無限擴(kuò)展的云存儲，可以克服這一缺點(diǎn)。現(xiàn)在比以往任何時候都更容易在數(shù)據(jù)庫內(nèi)進(jìn)行索引和分析，并且企業(yè)擁有確保數(shù)據(jù)可以移至正確位置的工具。數(shù)據(jù)的神秘性消失了，這是因為整合以及Hadoop分銷商在2019年的迅速消亡標(biāo)志著這一轉(zhuǎn)變。

下一個重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)⑹欠浅７稚⒌臄?shù)據(jù)或“廣泛的數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)格式正變得越來越多樣化和分散化，因此，適合于不同數(shù)據(jù)風(fēng)格的不同類型的數(shù)據(jù)庫已增加了一倍多，從2013年的162個增加到2019年的342個。海量數(shù)據(jù)的組合可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理，而那些能夠?qū)⑦@些零散而又多樣化的數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜合分析的企業(yè)將獲得優(yōu)勢。

2.DataOps +分析自助服務(wù)為組織帶來數(shù)據(jù)敏捷性

自助服務(wù)分析已經(jīng)提上日程很久了，并且借助“現(xiàn)代商業(yè)智能”技術(shù)使答案更接近于業(yè)務(wù)用戶。但直到現(xiàn)在，很多企業(yè)在數(shù)據(jù)管理方面還沒有實現(xiàn)同樣的敏捷性。

“DataOps”已作為一種面向流程的自動化方法而出現(xiàn)，旨在提高質(zhì)量并減少用于分析的數(shù)據(jù)管理的周期時間。它專注于持續(xù)交付，并通過利用按需IT資源，并自動執(zhí)行數(shù)據(jù)測試和部署來實現(xiàn)這一目標(biāo)。諸如實時數(shù)據(jù)集成、變更數(shù)據(jù)捕獲(CDC)和流數(shù)據(jù)管道等技術(shù)是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。

通過DataOps，能夠以系統(tǒng)的方式將80%的核心數(shù)據(jù)傳遞給業(yè)務(wù)用戶，而自助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在數(shù)據(jù)較少情況下需要的獨(dú)立區(qū)域。通過在操作方面使用DataOps，在業(yè)務(wù)用戶方面使用分析自助服務(wù)，可以實現(xiàn)整個信息價值鏈的流動性，將綜合與分析聯(lián)系起來。

3.活動元數(shù)據(jù)目錄-數(shù)據(jù)和分析的連接組織

隨著企業(yè)繼續(xù)努力尋找、清查和綜合分布廣泛且多樣化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對數(shù)據(jù)目錄的需求正在猛增。到2020年，人們將看到更多的人工智能元數(shù)據(jù)目錄，這將有助于將這個龐大的任務(wù)從人工和被動轉(zhuǎn)移到主動、自適應(yīng)和變化。這將是數(shù)據(jù)運(yùn)營和自助服務(wù)分析所提供的敏捷性的連接組織和治理。

活動元數(shù)據(jù)目錄還包括信息個性化，這是生成相關(guān)見解和定制內(nèi)容的必要組成部分。但是要做到這一點(diǎn)，目錄還需要不僅在一種分析工具內(nèi)工作，而且還需要整合大多數(shù)組織所擁有的零散工具。

4.數(shù)據(jù)素養(yǎng)即服務(wù)

將綜合和分析連接起來以形成一個包容性的系統(tǒng)將有助于提高數(shù)據(jù)的使用率，但是如果沒有人參與，世界上任何數(shù)據(jù)和分析技術(shù)或流程都將無法正常運(yùn)行。僅僅依靠用戶提供工具并寄希望于最好的工具已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

提高行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分析采用率的關(guān)鍵組成部分是幫助人們變得對讀取、使用、分析和通信數(shù)據(jù)充滿信心。到2020年，企業(yè)希望擴(kuò)大數(shù)據(jù)素養(yǎng)，并希望在此過程中與供應(yīng)商合作。這是通過結(jié)合軟件、教育和支持合作伙伴關(guān)系即服務(wù)而實現(xiàn)的，并考慮到結(jié)果。

目標(biāo)可以是將采用率提高到100%，幫助將數(shù)據(jù)操作與自助服務(wù)分析結(jié)合起來，或者使數(shù)據(jù)成為每個決策的一部分。為了使這一點(diǎn)有效，企業(yè)需要自我診斷組織的位置和目的地，然后共生地找出如何實現(xiàn)這些結(jié)果。

5.“Shashaming”數(shù)據(jù)和計算機(jī)/人機(jī)交互

數(shù)據(jù)分析對大量數(shù)據(jù)的影響現(xiàn)已達(dá)到臨界點(diǎn)，并帶來了里程碑式的成就。全球業(yè)界知名音樂服務(wù)提供商Shazam公司可以在其中識別聲音并獲取有關(guān)已識別歌曲的信息。最近，它已擴(kuò)展到更多用例，例如只需分析照片并且識別就可以決定是否購買衣服。

2020年，人們將看到企業(yè)中“shazaming”數(shù)據(jù)的更多用例，例如指向數(shù)據(jù)源并獲取遙測數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)來自何處、誰在使用它、數(shù)據(jù)質(zhì)量如何以及當(dāng)天有多少數(shù)據(jù)發(fā)生了變化。算法將有助于分析系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行指紋識別、發(fā)現(xiàn)異常和洞察，并提出應(yīng)與之一起分析的新數(shù)據(jù)。這將使數(shù)據(jù)和分析更精簡，使人們能夠在正確的時間使用正確的數(shù)據(jù)。

人們將看到這與數(shù)據(jù)交互方面的突破相結(jié)合——超越搜索、儀表盤和可視化。將越來越能夠通過動作和表達(dá)，甚至是與大腦進(jìn)行感官上的互動。Facebook公司最近收購了一款讀心術(shù)腕帶CTRL Labs，以及Elon Musk的Neuralink項目，這些都是未來發(fā)展的早期信號。

到2020年，這些突破性的創(chuàng)新將開始改變?nèi)藗兣c數(shù)據(jù)交互的經(jīng)驗。這為所有人帶來巨大的利益，也可以用于疾病治療，但必須負(fù)責(zé)任地使用。

通過連接綜合和分析，可以將碎片化數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并發(fā)揮自己的優(yōu)勢，從而形成一個動態(tài)系統(tǒng)。DataOps和自助服務(wù)將是過程和方法，數(shù)據(jù)素養(yǎng)和道德規(guī)范將指導(dǎo)人們做正確的事。由人工智能推動的創(chuàng)新技術(shù)將促進(jìn)整個鏈的發(fā)展，以增強(qiáng)和加速數(shù)據(jù)使用。

這些趨勢促進(jìn)分析數(shù)據(jù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用，使人們進(jìn)入了數(shù)字時代的下一個成功階段。