BI和分析的未来趋势
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-03
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
我们个人对启用数据仓库即服务的技术感到非常兴奋，该技术遵循敏捷的方法来推动企业数据和分析生态系统的转型。现在，这个领域见证了一些改变游戏规则的技术，例如存储和计算的解耦，从而允许每个组件独立扩展以应对传入数据量意外增长并降低成本，此外，正在出现统一的分析平台，该平台允许业务，数据工程和数据科学团队之间在完全托管，可扩展且安全的云基础架构上进行协作，从而降低总体拥有成本和运营复杂性。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
的挑战在于坚持传统的数据管理和与利益相关者共享数据的机制，企业再也无法承受延迟实现价值的时间。挑战在于消除企业内部的数据孤岛，为所有数据开发单一的事实来源，并与消费者有效共享，企业确实了解拥有强大的数据策略来成功进行数字转换的潜力，但是他们现有的数据格局非常复杂，无法理解如何开始其数字转换之旅，企业应该寻求使评估过程自动化的过程，让业务和IT团队合作制定其转换计划的目标，并尝试消除复杂性的麻烦，为简化的数据生态系统提出目标状态，他们需要能够轻松添加新技术功能。
数据和分析中是否有一项新技术正在带来比大多数人意识到的更多的挑战？企业应如何调整其方法？
任何具有改变行业潜力的新技术都会带来文化变革，这可能会扰乱业务运营，实时分析，人工智能和机器学习可以改变业务，但是关键的挑战是使组织信任这些分析模型的结果和见解，在这里像我们这样的技术解决方案合作伙伴可以通过与他们一起探索这种转型的好处，评估业务需求，选择正确的用例并在沙盒环境中展示其价值，然后大规模采用它们来帮助企业。
您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划？
您的企业专注于哪些内部项目，以便您（而非客户）从自己的数据或业务分析中受益？我们的组织工作是成为各行各业客户可信赖的数字化转型合作伙伴。为了实现这一目标，我们的投资重点是赋予员工分析能力，从而使他们的数据素养得到提高。如果我们拥有一支具有数据素养的员工队伍，我们就只能使我们的客户成为数据驱动的组织。无论是云转换，AI / ML模型构建，还是编排数据和分析管道，高水平的数据素养都使我们的项目交付变得敏捷，这是任何成功的数字转换计划的核心要求。
我们还一直为每位员工提供自助BI功能
我们组织内的业务团队不再依赖IT来从数据中获取所需的见解。我们创建了一个自定义BI应用程序，每个业务用户都可以在其中访问，分析和可视化数据以跟踪其KPI。我们还向他们提供建议以采取行动，您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
数据管理将继续成为数字业务的中心主题
随着企业采用云优先和混合云方法，云部署和转换，采用非关系型例如时间序列和图形数据库以及将AI和ML不仅用于数据质量，还用于整体增强数据管理（元数据管理，主数据管理，数据集成，数据质量和数据库管理）将获得发展动力。
数据管理将随着AI和ML的使用而发展
在数据爆炸性增长的环境中，现代数据和分析体系结构应该适合于管理数据景观的深度和广度。这是增强的AI和ML功能发挥作用的地方，它可以帮助对具有所需语义层的数据目录进行分类，分类和构建，帮助在不同位置识别和匹配数据，并按照组织的要求安全地为组织中的每个成员提供信息他或她的需求。
这都是关于应用自学习算法的重点，该算法着重于数据发现，数据概要分析和数据质量改进
当前的数据管理工具缺乏自学习功能。只有某些供应商已经探索了这个空间。此功能将为全球企业带来巨大的价值，在未来的两到三年中，我们希望看到许多供应商提供支持AI和ML的数据管理平台，这些平台将推动数字化转型，其次从根本上改变数据的交付和管理方式，它将以适当级别的安全性，质量和元数据自动执行数据交付，以增强动态环境中的数据使用率。
我们个人对启用数据仓库即服务的技术感到非常兴奋，该技术遵循敏捷的方法来推动企业数据和分析生态系统的转型。现在，这个领域见证了一些改变游戏规则的技术，例如存储和计算的解耦，从而允许每个组件独立扩展以应对传入数据量意外增长并降低成本，此外，正在出现统一的分析平台，该平台允许业务，数据工程和数据科学团队之间在完全托管，可扩展且安全的云基础架构上进行协作，从而降低总体拥有成本和运营复杂性。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
的挑战在于坚持传统的数据管理和与利益相关者共享数据的机制，企业再也无法承受延迟实现价值的时间。挑战在于消除企业内部的数据孤岛，为所有数据开发单一的事实来源，并与消费者有效共享，企业确实了解拥有强大的数据策略来成功进行数字转换的潜力，但是他们现有的数据格局非常复杂，无法理解如何开始其数字转换之旅，企业应该寻求使评估过程自动化的过程，让业务和IT团队合作制定其转换计划的目标，并尝试消除复杂性的麻烦，为简化的数据生态系统提出目标状态，他们需要能够轻松添加新技术功能。
数据和分析中是否有一项新技术正在带来比大多数人意识到的更多的挑战？企业应如何调整其方法？
任何具有改变行业潜力的新技术都会带来文化变革，这可能会扰乱业务运营，实时分析，人工智能和机器学习可以改变业务，但是关键的挑战是使组织信任这些分析模型的结果和见解，在这里像我们这样的技术解决方案合作伙伴可以通过与他们一起探索这种转型的好处，评估业务需求，选择正确的用例并在沙盒环境中展示其价值，然后大规模采用它们来帮助企业。
您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划？
您的企业专注于哪些内部项目，以便您（而非客户）从自己的数据或业务分析中受益？我们的组织工作是成为各行各业客户可信赖的数字化转型合作伙伴。为了实现这一目标，我们的投资重点是赋予员工分析能力，从而使他们的数据素养得到提高。如果我们拥有一支具有数据素养的员工队伍，我们就只能使我们的客户成为数据驱动的组织。无论是云转换，AI / ML模型构建，还是编排数据和分析管道，高水平的数据素养都使我们的项目交付变得敏捷，这是任何成功的数字转换计划的核心要求。
我们还一直为每位员工提供自助BI功能
我们组织内的业务团队不再依赖IT来从数据中获取所需的见解。我们创建了一个自定义BI应用程序，每个业务用户都可以在其中访问，分析和可视化数据以跟踪其KPI。我们还向他们提供建议以采取行动，您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
数据管理将继续成为数字业务的中心主题
随着企业采用云优先和混合云方法，云部署和转换，采用非关系型例如时间序列和图形数据库以及将AI和ML不仅用于数据质量，还用于整体增强数据管理（元数据管理，主数据管理，数据集成，数据质量和数据库管理）将获得发展动力。
数据管理将随着AI和ML的使用而发展
在数据爆炸性增长的环境中，现代数据和分析体系结构应该适合于管理数据景观的深度和广度。这是增强的AI和ML功能发挥作用的地方，它可以帮助对具有所需语义层的数据目录进行分类，分类和构建，帮助在不同位置识别和匹配数据，并按照组织的要求安全地为组织中的每个成员提供信息他或她的需求。
这都是关于应用自学习算法的重点，该算法着重于数据发现，数据概要分析和数据质量改进
当前的数据管理工具缺乏自学习功能。只有某些供应商已经探索了这个空间。此功能将为全球企业带来巨大的价值，在未来的两到三年中，我们希望看到许多供应商提供支持AI和ML的数据管理平台，这些平台将推动数字化转型，其次从根本上改变数据的交付和管理方式，它将以适当级别的安全性，质量和元数据自动执行数据交付，以增强动态环境中的数据使用率。
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