2020年数据分析发展趋势分析,有人对数据分析的发展做了预测数据策略是业务策略、数据管理现代化、机器学习重塑仪表板、技术和客户信任。随着企业大力投资数据分析以支持数字化转型,掌握较新发展趋势对于确保企业未来成功所需的分析战略和策略至关重要。
2020年数据分析发展趋势如下:
1、数据策略是业务策略
考虑到影响业务的数据规模和类型,过去的“大数据”思维已被数据策略所取代。在过去的一年中,人们对大数据的关注逐渐消退,主要原因是大数据只是成为一种总体数据策略。
随着企业将数据战略与数字转型紧密结合,现在将大数据视为数据堆栈的另一个元素。随着企业寻求利用数据驱动的人工智能应用程序,特别是在客户体验方面,正确获取数据是关键。要做到这一点必须处理源数据,以便数据科学家在数据准备、数据清理和数据合理化方面花费更少的时间,将更多的时间花费在构建具有干净数据的模型上。
数据战略涉及许多业务层面的变化、业务流程的变化、IT之外的新组织结构,以决定数据的定义和级,执行数据隐私政策和首席信息官无法控制且有成本的事情。流程变革、应用变革、组织变革管理和激励变革都需要重新关注数据战略。企业必须激励业务经理关注他们的数据被其他业务部门消费的程度。
2、数据管理现代化
除了总体数据策略之外,试图利用数据来推动决策的企业也感受到了数据架构现代化的压力。当企业寻求在生产中利用数据时,许多人发现他们没有适当的基础。在几年前研究和应用大数据时,很多公司在一开始就没有良好的数据管理实践,因此需要这些数据为大数据奠定基础。现在很多企业正在建立这些实践。这一推动分析业务现代化的举措应被理解为数据管理周期的一部分。
数据管理人员离职之后,可能还有一些工作需要重新整理。而在五年之后,我们发现又回到了起点,因为没有集中精力解决这个问题,而在新的危机来临时,我们又需要重新开始。企业将在2020年通注如何收集和存储数据来回归基础。
无论我们使用数据湖还是其他术语,企业都将试图在将数据分解成各个业务部门之前对其数据进行统一查看。想知道所有数据如何通过传统方式或社交媒体或物联网设备进入组织中。转向5G无线网络的发展将增加压力,5G将意味着更大的数据管道和更多的数据。