本文來自安全牛。
隨著數(shù)字世界的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)組織開始實(shí)施數(shù)據(jù)驅(qū)動型（data-driven）發(fā)展模型，來增強(qiáng)客戶體驗(yàn)、降低生產(chǎn)成本、優(yōu)化運(yùn)營流程，以及覆蓋更廣泛的客戶群。除此之外，通過大數(shù)據(jù)分析，有助于增強(qiáng)關(guān)鍵信息技術(shù)應(yīng)用的安全性也正吸引著許多公司的關(guān)注。在此背景下，更加先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用趨勢正不斷涌現(xiàn)并蓬勃發(fā)展，朝著改進(jìn)、簡化和增強(qiáng)大數(shù)據(jù)使用方式的目標(biāo)快速前進(jìn)。
在本文中，我們收集整理了行業(yè)專家對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)未來發(fā)展的十大趨勢預(yù)測。企業(yè)應(yīng)該充分了解這些趨勢，因?yàn)樗鼈兛梢詭椭髽I(yè)應(yīng)對日益普遍的創(chuàng)新變化和不確定性。同時，企業(yè)更應(yīng)該順應(yīng)這些趨勢并盡快做好準(zhǔn)備，這樣才不會被未來的技術(shù)發(fā)展所淘汰。
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數(shù)據(jù)民主化（Data Democratization）
數(shù)據(jù)民主化旨在使組織的所有成員，特別是非專業(yè)性成員，都能輕松地應(yīng)用數(shù)據(jù)資源并開展應(yīng)用分析，最終推動更好的決策和客戶體驗(yàn)。如今，很多企業(yè)開始將大數(shù)據(jù)分析作為新項(xiàng)目創(chuàng)建的核心元素和關(guān)鍵驅(qū)動因素。通過數(shù)據(jù)民主化，非技術(shù)用戶也可以在沒有數(shù)據(jù)管理員、系統(tǒng)管理員或IT人員的幫助下收集和分析數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的即時訪問和理解，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以更快地做出決策。一個民主化的數(shù)據(jù)環(huán)境是管理大數(shù)據(jù)和實(shí)現(xiàn)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(yè)將能夠更好地做出決策并提供更完善的客戶服務(wù)。
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邊緣計(jì)算（Edge Computing）
隨著5G技術(shù)的成熟，為邊緣計(jì)算的行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)造了大量的機(jī)會。在邊緣計(jì)算的世界中，計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲可以更接近數(shù)據(jù)的來源，使數(shù)據(jù)更準(zhǔn)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(zhí)行連續(xù)操作。毫無疑問，邊緣數(shù)據(jù)處理的速度將在今后幾年中大幅提高。嵌入邊緣計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備具有速度、敏捷性和更大的靈活性等優(yōu)勢。它還可以執(zhí)行實(shí)時分析并實(shí)現(xiàn)自主行為。此外，邊緣計(jì)算消耗的網(wǎng)絡(luò)帶寬會更少，因此是處理大量數(shù)據(jù)的有效方法。
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增強(qiáng)分析（Augmented Analytics）
在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，增強(qiáng)分析是我們已經(jīng)看到的主要發(fā)展趨勢之一。增強(qiáng)分析使用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）來自動化和處理數(shù)據(jù)，并從中獲取有價值的信息。增強(qiáng)分析解決方案可以幫助企業(yè)業(yè)務(wù)部門和管理層更好地了解其業(yè)務(wù)發(fā)展環(huán)境，提出相關(guān)問題，并更快地找到解決方案。此外，增強(qiáng)分析還可以幫助數(shù)據(jù)分析師執(zhí)行更徹底的分析和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù)，最大化數(shù)據(jù)的可利用價值。
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數(shù)據(jù)編織（Data Fabric）
在Gartner最新發(fā)布的《2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢》，數(shù)據(jù)編織（Data Fabric）赫然在列。Gartner將其定義為“包含數(shù)據(jù)和連接的集成層，通過對現(xiàn)有的、可發(fā)現(xiàn)的和可推斷的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行持續(xù)分析，來支持?jǐn)?shù)據(jù)系統(tǒng)跨平臺的設(shè)計(jì)、部署和使用，從而實(shí)現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)交付。”作為一個功能強(qiáng)大的技術(shù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)編織提供了一種通用的大數(shù)據(jù)分析管理方法論，可以在更廣泛的本地云和邊緣設(shè)備上進(jìn)行擴(kuò)展。同時，數(shù)據(jù)編織技術(shù)還有望改進(jìn)組織內(nèi)數(shù)據(jù)的使用，減少了70%的設(shè)計(jì)、部署和運(yùn)營數(shù)據(jù)管理任務(wù)。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)體系的復(fù)雜化，越來越多的組織將依賴該框架，因?yàn)樗鼘⒑喕髽I(yè)對數(shù)據(jù)的使用難度，并且可以與不同的應(yīng)用系統(tǒng)集成整合。
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人工智能（AI）
近年來，以人工智能為代表的技術(shù)進(jìn)步徹底改變了全球企業(yè)的運(yùn)作方式，而大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用正是隨著人工智能的發(fā)展而不斷演進(jìn)，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(fā)以來，企業(yè)業(yè)務(wù)環(huán)境發(fā)生了巨大的變化，大量新的可擴(kuò)展、更聰明的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開始，能夠處理更靈活的數(shù)據(jù)集。
從長遠(yuǎn)來看，大數(shù)據(jù)分析將從人工智能能力發(fā)展中受益匪淺，人工智能可以通過多種方式提高數(shù)據(jù)分析的價值。這包括預(yù)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(tǒng)可以具有高度適應(yīng)性，能夠保護(hù)個人信息，運(yùn)行速度更快，并提供更高的投資回報(bào)率。
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數(shù)據(jù)即服務(wù)（DaaS）
數(shù)據(jù)即服務(wù)（DaaS）是一種基于云的應(yīng)用工具，用于分析和管理數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能（BI）工具，它們可以隨時隨地運(yùn)行。從本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)即服務(wù)允許訂閱者通過互聯(lián)網(wǎng)在線訪問，使用和共享數(shù)字文件。隨著用戶對高速互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增加，預(yù)計(jì)DaaS的使用范圍也將進(jìn)一步擴(kuò)大。DaaS在大數(shù)據(jù)分析中的使用將簡化數(shù)據(jù)分析師的業(yè)務(wù)審查任務(wù)，并使跨部門和行業(yè)的大數(shù)據(jù)資源共享變得更加容易。由于越來越多的企業(yè)正轉(zhuǎn)向云來升級其基礎(chǔ)設(shè)施和工作負(fù)載，DaaS將會成為集成、管理、存儲和分析數(shù)據(jù)的一種更常見方法。
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自然語言處理（NLP）
自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)和人工智能技術(shù)多年來融合發(fā)展的一個子領(lǐng)域，主要關(guān)注人類語言與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間的交互，特別是如何對計(jì)算機(jī)進(jìn)行科學(xué)編程，使其能夠準(zhǔn)確識別、分析和處理自然語言的大量信息，從而進(jìn)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(yè)加速利用大數(shù)據(jù)信息制定未來戰(zhàn)略，預(yù)計(jì)NLP在監(jiān)控和跟蹤各種情報(bào)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(shù)，將會使用語法規(guī)則從每個句子中提取重要信息的算法。
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數(shù)據(jù)分析自動化
數(shù)據(jù)分析自動化是指通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和流程將分析任務(wù)自動化，以最大限度地減少人為參與。大數(shù)據(jù)分析流程的自動化會對企業(yè)生產(chǎn)力提升產(chǎn)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(yù)測性和規(guī)范性見解，提高生產(chǎn)力以及數(shù)據(jù)利用率。值得一提的是，數(shù)據(jù)分析自動化有一個顯著的特征：它可以通過搜索分類數(shù)據(jù)來創(chuàng)建一組相關(guān)要素。目前比較流行的數(shù)據(jù)分析軟件有IBM analytics、Apache Spark、Apache Hadoop和SAP。
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數(shù)據(jù)安全治理
數(shù)據(jù)安全治理是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性的過程，以便數(shù)據(jù)能夠在組織內(nèi)安全地被使用，同時遵守與數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)相關(guān)的各項(xiàng)法規(guī)。通過實(shí)施必要的安全措施，數(shù)據(jù)安全治理策略確保了數(shù)據(jù)保護(hù)并最大化數(shù)據(jù)的價值。如果沒有有效的數(shù)據(jù)治理程序，可能會導(dǎo)致違規(guī)使用和處罰、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、誤導(dǎo)業(yè)務(wù)決策、分析延遲以及AI模型訓(xùn)練不足等后果。
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基于云的自助分析
通過基于云的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，自助式數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析發(fā)展的下一個重要目標(biāo)。通過自助式分析服務(wù)，能夠?qū)?shù)據(jù)安全地推送到它所要服務(wù)的用戶手中。借助云技術(shù)支持的自助式分析，企業(yè)可以增強(qiáng)競爭優(yōu)勢并提高效率。將基于云的大數(shù)據(jù)分析能力整合到各種業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺中，可以確保用戶只能訪問他們所需的數(shù)據(jù)。自助式分析最終可以從內(nèi)到外改變公司的各個方面。例如，首席財(cái)務(wù)官（CFO）可能會向人力資源（HR）部門、市場營銷部門、產(chǎn)品部門、銷售部門和運(yùn)營部門提供財(cái)務(wù)信息，以便他們能夠獨(dú)立開展數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和可視化分析，并確定其操作的可靠性與有效性。
