5大大数据分析趋势
近年来，大数据和分析对各种规模的企业都变得越来越重要。收集和分析大量数据的能力可以帮助组织做出更好的决策、提高生产力和改善客户服务。
大数据和分析领域不断变化，新技术和方法不断涌现。跟上最新趋势对于希望充分利用这项强大技术的任何人来说都是必不可少的。本文将探讨 2022 年五个最重要的大数据分析趋势。
1- 预测分析将越来越受欢迎
预测分析的使用，即挖掘和分析过去和当前的数据以获取可用于预测未来事件和趋势的知识，正在引领从繁重的纸张到基于商业智能的操作的转变。预测分析将使数据分析更进一步，不仅可以提供洞察力，还可以根据这些洞察力提出最佳行动方案。这项技术已经开始在各个行业中发挥作用。例如，零售企业正在使用预测分析通过分析客户的浏览、购物和购买模式向他们推荐个性化的优惠。
任何处理大数据的行业都可以利用预测分析来降低风险、提高效率和增加收入。公司正在投资于预测分析，因为他们了解预测分析如何通过确定增长机会、优化运营和降低成本来促进战略决策。
预测分析的主要用途是增强和简化营销活动，从而更有效地分配营销预算和人力资本等资源。金融业也在利用预测分析专家来降低贷款风险、优化信用评分算法并改善资本流动。因此，对专业分析专家的需求正在上升。此外，预测分析还可用于其他领域，例如欺诈检测、网络监控、信用风险评估、保险承保、预测性维护和客户保留。
2- 区块链将更多地用于数据安全
区块链因以最少的努力确保安全交易而变得流行。无需依赖第三方，交易直接由对等网络批准。它允许用户将加密数据存储在安全、分散的网络上。这使得数据共享和审计更加容易，同时防止任何未经授权的访问。电子商务企业已经开始使用区块链进行在线交易，但它也在其他领域找到了应用，包括医疗保健和安全。
随着物联网 (IoT) 的兴起，数据量呈指数级增长，从而对其安全构成潜在威胁。区块链将是这个问题的一个很好的解决方案，因为它被认为是防篡改和防黑客的。此外，区块链还可以为物联网设备提供匿名数字身份，并实现它们之间的数据共享。
3- 人工智能将成为大数据和分析工作负载不可或缺的一部分
人工智能和机器学习是 2022 年将被添加到大数据和分析趋势列表中的其他趋势技术。 Gartner 预测，到 2022 年，人工智能将嵌入近60%的大数据和分析解决方案中。人工智能的这种集成将有助于自动化和改进决策过程，并提高数据分析的准确性。人工智能将帮助组织更有效地分析大型数据集，并发现否则会被隐藏的模式和见解。
人工智能和机器学习将帮助金融、营销、医疗等各个领域的组织提高效率和盈利能力，同时降低相关成本，从而在很大程度上提高绩效。人工智能是一种允许计算机执行通常需要人类智能的任务的技术。一些流行的应用程序包括自动化客户服务系统和自动驾驶汽车。
4- 物联网 (IoT) 将推动流分析的采用
连接到互联网的设备数量正在快速增长。这被称为物联网 (IoT)。物联网是指连接到互联网的物理对象或“事物”的网络。这些对象可以包括从可穿戴技术和家用电器到汽车和工业设备的任何东西。预计到 2022 年，连接到物联网的设备数量将呈指数级增长。
随着越来越多的设备连接到互联网，产生的数据量也会增加。将需要流式分析来分析和解释该数据。流分析不是简单地监控数据的存储和移动，而是允许实时分析和破译物联网数据，因为它是实时收集的，而不是在以后的某个时间点收集。这使用户能够在问题变得严重之前采取适当的措施。物联网和流分析的结合将为 2022 年的企业提供巨大的机会，例如提高响应能力和敏捷性。
5- 云迁移将成为 2022 年商业智能软件的主要趋势
商业智能 (BI) 软件正在不断发展以满足现代企业的需求。到 2022 年，将 BI 软件迁移到云将成为许多组织的基本要求。这种转变受到多种因素的推动，包括对更高敏捷性和可扩展性的需求，以及大数据和分析的日益普及。随着越来越多的企业迁移到云，BI 供应商正准备发布利用这一增长趋势的新产品。
与传统的本地部署相比，基于云的 BI 解决方案具有多项优势。它们通常更快、更容易部署和配置，节省宝贵的时间和资源，并且可以根据需要进行扩展或缩减。此外，它们可以为移动工作人员提供更具协作性的环境。
基于云的 BI 的另一个好处是它的可访问性。借助云解决方案，员工可以从世界任何地方的任何设备上访问数据和分析。这种灵活性对于需要灵活应对不断变化的市场条件的企业至关重要。
最后的想法
上面提到的趋势是一些最有前途的技术，它们将在未来几年改变大数据和分析领域。企业如果希望保持相对于竞争对手的竞争优势，就需要开始投资这些最新技术。