隨著數字世界的不斷發展，越來越多的企業組織開始實施數據驅動型（data-driven）發展模型，來增強客戶體驗、降低生產成本、優化運營流程，以及覆蓋更廣泛的客戶群。除此之外，通過大數據分析，有助于增強關鍵信息技術應用的安全性也正吸引著許多公司的關注。在此背景下，更加先進的大數據分析應用趨勢正不斷涌現并蓬勃發展，朝著改進、簡化和增強大數據使用方式的目標快速前進。

　　在本文中，我們收集整理了行業專家對大數據分析技術未來發展的十大趨勢預測。企業應該充分了解這些趨勢，因為它們可以幫助企業應對日益普遍的創新變化和不確定性。同時，企業更應該順應這些趨勢并盡快做好準備，這樣才不會被未來的技術發展所淘汰。

　　1 數據民主化（Data Democratization）

　　數據民主化旨在使組織的所有成員，特別是非專業性成員，都能輕松地應用數據資源并開展應用分析，最終推動更好的決策和客戶體驗。如今，很多企業開始將大數據分析作為新項目創建的核心元素和關鍵驅動因素。通過數據民主化，非技術用戶也可以在沒有數據管理員、系統管理員或IT人員的幫助下收集和分析數據。通過對數據的即時訪問和理解，業務團隊可以更快地做出決策。一個民主化的數據環境是管理大數據和實現其潛力的重要方面。那些為員工配備正確工具和理解能力的企業將能夠更好地做出決策并提供更完善的客戶服務。

　　02 邊緣計算（Edge Computing）

　　隨著5G技術的成熟，為邊緣計算的行業應用創造了大量的機會。在邊緣計算的世界中，計算和數據存儲可以更接近數據的來源，使數據更準確，更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行動，并允許執行連續操作。毫無疑問，邊緣數據處理的速度將在今后幾年中大幅提高。嵌入邊緣計算的物聯網（IoT）設備具有速度、敏捷性和更大的靈活性等優勢。它還可以執行實時分析并實現自主行為。此外，邊緣計算消耗的網絡帶寬會更少，因此是處理大量數據的有效方法。

　　03 增強分析（Augmented Analytics）

　　在大數據分析領域，增強分析是我們已經看到的主要發展趨勢之一。增強分析使用機器學習和自然語言處理（NLP）來自動化和處理數據，并從中獲取有價值的信息。增強分析解決方案可以幫助企業業務部門和管理層更好地了解其業務發展環境，提出相關問題，并更快地找到解決方案。此外，增強分析還可以幫助數據分析師執行更徹底的分析和數據準備任務，最大化數據的可利用價值。

　　04 數據編織（Data Fabric）

　　在Gartner最新發布的《2022年重要戰略技術趨勢》，數據編織（Data Fabric）赫然在列。Gartner將其定義為“包含數據和連接的集成層，通過對現有的、可發現的和可推斷的元數據資產進行持續分析，來支持數據系統跨平臺的設計、部署和使用，從而實現靈活的數據交付?！弊鳛橐粋€功能強大的技術架構，數據編織提供了一種通用的大數據分析管理方法論，可以在更廣泛的本地云和邊緣設備上進行擴展。同時，數據編織技術還有望改進組織內數據的使用，減少了70%的設計、部署和運營數據管理任務。隨著企業數據體系的復雜化，越來越多的組織將依賴該框架，因為它將簡化企業對數據的使用難度，并且可以與不同的應用系統集成整合。

　　05 人工智能（AI）

　　近年來，以人工智能為代表的技術進步徹底改變了全球企業的運作方式，而大數據分析應用正是隨著人工智能的發展而不斷演進，提升了人類社會在多個層面的分析決策能力。自新冠疫情爆發以來，企業業務環境發生了巨大的變化，大量新的可擴展、更聰明的人工智能和機器學習技術開始，能夠處理更靈活的數據集。

　　從長遠來看，大數據分析將從人工智能能力發展中受益匪淺，人工智能可以通過多種方式提高數據分析的價值。這包括預測客戶需求以增加銷售額，提高倉庫庫存水平，加快交貨時間以提高客戶滿意度。一個好的人工智能系統可以具有高度適應性，能夠保護個人信息，運行速度更快，并提供更高的投資回報率。

　　06 數據即服務（DaaS）

　　數據即服務（DaaS）是一種基于云的應用工具，用于分析和管理數據，例如數據倉庫和商業智能（BI）工具，它們可以隨時隨地運行。從本質上講，數據即服務允許訂閱者通過互聯網在線訪問，使用和共享數字文件。隨著用戶對高速互聯網應用的增加，預計DaaS的使用范圍也將進一步擴大。DaaS在大數據分析中的使用將簡化數據分析師的業務審查任務，并使跨部門和行業的大數據資源共享變得更加容易。由于越來越多的企業正轉向云來升級其基礎設施和工作負載，DaaS將會成為集成、管理、存儲和分析數據的一種更常見方法。

　　07 自然語言處理（NLP）

　　自然語言處理（NLP）是計算機科學、語言學和人工智能技術多年來融合發展的一個子領域，主要關注人類語言與計算機系統之間的交互，特別是如何對計算機進行科學編程，使其能夠準確識別、分析和處理自然語言的大量信息，從而進一步提高它們的智能性。NLP旨在閱讀和解釋人類語言。隨著企業加速利用大數據信息制定未來戰略，預計NLP在監控和跟蹤各種情報信息方面將變得越來越重要。諸如句法和語義分析等NLP技術，將會使用語法規則從每個句子中提取重要信息的算法。

　　08 數據分析自動化

　　數據分析自動化是指通過計算機系統和流程將分析任務自動化，以最大限度地減少人為參與。大數據分析流程的自動化會對企業生產力提升產生重大影響。此外，它還為分析過程自動化（APA）鋪平了道路，這有助于解鎖預測性和規范性見解，提高生產力以及數據利用率。值得一提的是，數據分析自動化有一個顯著的特征：它可以通過搜索分類數據來創建一組相關要素。目前比較流行的數據分析軟件有IBM analytics、Apache Spark、Apache Hadoop和SAP。

　　09 數據安全治理

　　數據安全治理是確保數據質量和可用性的過程，以便數據能夠在組織內安全地被使用，同時遵守與數據安全、隱私保護相關的各項法規。通過實施必要的安全措施，數據安全治理策略確保了數據保護并最大化數據的價值。如果沒有有效的數據治理程序，可能會導致違規使用和處罰、數據質量差、誤導業務決策、分析延遲以及AI模型訓練不足等后果。

　　10 基于云的自助分析

　　通過基于云的數據管理系統，自助式數據分析已經成為大數據分析發展的下一個重要目標。通過自助式分析服務，能夠將數據安全地推送到它所要服務的用戶手中。借助云技術支持的自助式分析，企業可以增強競爭優勢并提高效率。將基于云的大數據分析能力整合到各種業務應用平臺中，可以確保用戶只能訪問他們所需的數據。自助式分析最終可以從內到外改變公司的各個方面。例如，首席財務官（CFO）可能會向人力資源（HR）部門、市場營銷部門、產品部門、銷售部門和運營部門提供財務信息，以便他們能夠獨立開展數據發現和可視化分析，并確定其操作的可靠性與有效性。

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