将让业务繁荣发展的十大数据分析趋势

来源:Chris Roy 企业网D1Net 日期:2021-06-24

企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势,以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。

行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出,“如果没有大数据分析,企业的发展可能会很盲目,就像在高速公路上游荡的鹿一样。”

如果没有数据分析,企业的业务经营就会很脆弱,因为分析可以让企业深入了解哪些业务有效,哪些是无效的。如果不了解在业务决策、营销绩效或客户互动方面犯了什么错误,就会继续犯同样的错误。数据分析可帮助业务决策者在行业竞争中更好地定位,并确定需要其产品和服务的哪些领域、销售额可能减少或增加的原因,以及市场中可能存在的机遇。

通过使用先进的分析和技术,企业可以轻松预测客户需求、个性化内容、提高收入并实现目标。企业正在采用分析和系统统计推理来做出提高效率、风险管理和利润的决策,同时保持库存、定价解决方案以及招聘人才。

嵌入式分析解决方案(将分析功能和数据可视化集成到软件应用程序中)使企业能够通过将分析直接放入用户级别的应用程序中来更快地采取行动。通过让从客户到员工的关键利益相关者访问分析,嵌入式分析可以简化生成洞察力的过程,并减少运行数据分析和提供可行建议所需的时间。

众所周知,自从发生冠状病毒疫情以来,医疗机构发挥着重要的作用。为应对这一危机,超过500项医学治疗和疫苗接种试验使用大量的患者数据库,并从患者注册和其他来源收集和整理数据。这些有助于医学卫生专家预测疾病的传播,在疫情期间找到新的治疗方法和临床管理计划。因此,可以说数据和分析与人工智能(AI)技术相结合,对于以主动和加速的方式预测、准备和响应全球性危机及其后果的努力至关重要。

根据调研机构Gartner公司的调查,企业开始克服机器学习部署的80%失败率,并成功将其集成到生产环境中。

Gartner公司研究副总裁Rita Sallam将以下趋势视为最新的人工智能技术需求,并将在2021年以新的方式提升业务水平。

1.采用人工智能的智能解决方案

预计到2024年底,数据流和分析基础设施市场规模将会有5倍的增长,75%的企业将从人工智能的试点采用转向实施。Sallam还提到强化学习和分布式学习等人工智能技术正在创建更具适应性和通用性的系统来处理复杂的业务情况,尤其在发生疫情之前的模型依赖于可能不再有效的历史数据时。

自然语言处理(NLP)提供有关病毒传播以及对策的有效性和影响的重要见解和预测。人工智能和机器学习现在正在严格按照新的需求模式重新调整供应链。更重要的投资创造了新的芯片架构,例如可以部署在边缘设备上的神经形态硬件。这些解决方案正在加速人工智能和机器学习在计算和工作负载中的应用,并减少对需要高带宽的集中式系统的依赖。它导致更具可扩展性的人工智能解决方案具有更高的业务影响。

2.仪表板的修改版本

根据Gartner公司的预测,到2025年,数据故事(而非仪表板)将成为最广泛的分析消费方式,将取代视觉、点击式创作和探索。研究人员还提到,其中三分之一的数据故事将使用增强分析技术自动生成。

通常情况下,用户采用仪表盘必须进行大量人工工作才能深入了解更多信息。向场景数据故事的转变意味着将最相关的见解根据每个用户的场景、角色或用途提供给他们。这些动态洞察采用了自然语言处理(NLP)、增强分析、数据流异常检测和协作等技术。用户使用自定义的仪表板的时间会自然减少。

3.更好的决策建模提高决策智能能力

到2023年,将近33%的企业的分析师将使用决策建模来实施决策智能。

决策智能是一个将决策管理和决策支持在内的多个学科组合在一起的线程。Gartner公司将决策智能描述为一个实际领域,其中包括复杂自适应系统领域的应用。多种传统技术(如基于规则的方法)和高级学科(如人工智能和机器学习)与这些复杂的自适应系统结合在一起。

使用决策智能框架,数据分析领导者可以在业务成果和行为的背景下设计、组合、建模、调整、执行、监控和调整决策模型和流程。

4.X分析

X-分析这个术语由Gartner公司首次提出,其中“X”表示一系列结构化和非结构化内容的数据变量,例如文本分析、视频分析、音频分析等。分析人员使用这种X分析来解决复杂的问题,其中包括气候变化、疾病​​预防和野生动物保护等行业应用。

Gartner公司在报告中指出,人工智能现在正在为视频、音频、振动、文本、情感和其他内容分析做出惊人的工作,这些分析将在2025年前引发财富500强75%的公司的大规模创新和变革。在未来,X分析结合人工智能和其他技术(例如图形分析),将在识别、预测和规划自然灾害和其他商业危机和机遇方面发挥关键作用。Sallam表示,人工智能技术及其在云中的使用正在成熟,以扩大X分析的采用和影响。

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