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2020-03-11 10:16:06 |
數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)庫內(nèi)進行索引和分析，并且企業(yè)擁有確保數(shù)據(jù)可以移至正確位置的工具。借助現(xiàn)代商業(yè)智能技術使答案更接近于業(yè)務用戶。尋找、清查和綜合分布廣泛且多樣化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。算法將有助于分析系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行指紋識別、發(fā)現(xiàn)異常和洞察，并提出應與之一起分析的新數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)與分析趨勢如下：
一、大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)廣泛數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是一個相對的術語。定義大數(shù)據(jù)的一種方法是，超越現(xiàn)有技術所能實現(xiàn)的范圍。如果企業(yè)需要更換或大量投資于額外的基礎設施來處理數(shù)據(jù)，那么將面臨巨大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。
借助無限擴展的云存儲，可以克服這一缺點。現(xiàn)在比以往任何時候都更容易在數(shù)據(jù)庫內(nèi)進行索引和分析，并且企業(yè)擁有確保數(shù)據(jù)可以移至正確位置的工具。
重點領域將是非常分散的數(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)風格的不同類型的數(shù)據(jù)庫已增加了一倍多，海量數(shù)據(jù)的組合可以通過大數(shù)據(jù)技術進行處理，能夠將這些零散而又多樣化的數(shù)據(jù)源進行綜合分析的企業(yè)將獲得優(yōu)勢。
二、DataOps分析自助服務
自助服務分析已經(jīng)提上日程，并且借助現(xiàn)代商業(yè)智能技術使答案更接近于業(yè)務用戶。但很多企業(yè)在數(shù)據(jù)管理方面還沒有實現(xiàn)同樣的敏捷性。
DataOps一種面向流程的自動化方法，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。諸如實時數(shù)據(jù)集成、變更數(shù)據(jù)捕獲和流數(shù)據(jù)管道等技術是實現(xiàn)這一目標的關鍵。
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)務用戶，而自助數(shù)據(jù)準備是在數(shù)據(jù)較少情況下需要的獨立區(qū)域。通過在操作方面使用DataOps，在業(yè)務用戶方面使用分析自助服務，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。
三、活動元數(shù)據(jù)目錄
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從人工和被動轉移到主動、自適應和變化。這將是數(shù)據(jù)運營和自助服務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，這是生成相關見解和定制內(nèi)容的必要組成部分。但是要做到這一點，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。
四、數(shù)據(jù)素養(yǎng)，數(shù)據(jù)的使用率
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)和分析技術或流程都將無法正常運行。僅僅依靠用戶提供工具并寄希望于**的工具已經(jīng)遠遠不夠。
提高行業(yè)標準分析采用率的關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)希望擴大數(shù)據(jù)素養(yǎng)，并希望在此過程中與供應商合作。這是通過結合軟件、教育和支持合作伙伴關系即服務而實現(xiàn)的，并考慮到結果。
目標可以是將采用率提高到**，幫助將數(shù)據(jù)操作與自助服務分析結合起來，或者使數(shù)據(jù)成為每個決策的一部分。為了使這一點**，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)這些結果。
五、Shashaming數(shù)據(jù)和計算機人機交互
數(shù)據(jù)分析對大量數(shù)據(jù)的影響現(xiàn)已達到臨界點，并帶來了里程碑式的成就。全球業(yè)界知名音樂服務提供商Shazam公司可以在其中識別聲音并獲取有關已識別歌曲的信息。最近，它已擴展到更多用例，例如只需分析照片并且識別就可以決定是否購買衣服。
shazaming數(shù)據(jù)的更多用例，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)進行指紋識別、發(fā)現(xiàn)異常和洞察，并提出應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)。
這與數(shù)據(jù)交互方面的**相結合，超越搜索、儀表盤和可視化。將越來越能夠通過動作和表達，甚至與大腦進行感官上的互動。
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