以获取见识反思和对可能发生的事情的预测
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-22
分析工具、分析鸿沟将越来越严重
就像广为人知的“数字鸿沟”一样，我们也看到了“分析鸿沟”的出现，由于大流行，许多公司被迫投资于分析，而另一些公司则被迫削减他们认为不重要的任何东西，以保持正常运转–对这些组织来说，对分析的适当投资是对分析的关注，砧板这意味着分析鸿沟在2021年将进一步扩大，并且这种趋势将持续很多年，毫无疑问，每个行业的赢家和输家将继续由那些利用分析的人和没有利用分析的人来定义。
零散的分析和报告解决方案的时代可能已经过去
它们很可能满足利基业务用例的需求，这是不可持续的，公司不能采用高度部门化的分析实施方案，从而无法解决本地化问题，而大型企业则无法获得全部收益。目前的情况将转变为对公司访问的所有数据进行分析的能力，这些分析的能力将由具有不同技能的各种兴趣小组以协作的方式实施例如，数据科学，线的业务，并全神贯注于近乎实时地实施分析见解，换句话说，不再是零散的，而不仅仅是科学实验。
规范性分析将成为数字化转型成功的一个关键组成部分
高级分析都变得主流化作为企业越来越收集和整个组织分析数据，有35％过去三年中部署高级分析的美国制造商数量，为了使AI在整个价值链中产生重大影响，规范分析将成为优化绩效的催化剂，通过利用产品和客户数据为AI模型提供有关如何改进流程，调整生产和提高效率的建议，规范性分析将成为在组织内部扩展AI的重要组成部分。规范性分析可以根据不断变化的条件进行连续监视和调整，从而通过AI模型实现持续改进，然后描述性模型可以实现决策自动化，其中模型可以根据处方采取行动方案，从预测分析到说明性分析，终将使制造商在2021年实现数字化转型成功。
鉴于分散的劳动力和对信息的渴望
增强型分析和自助服务的需求将越来越广泛，作为响应传统分析将越来越受到人工智能的干扰，分布式工作人员的增加将对增强分析产生更大的需求，在这种情况下，将指导单个用户完成创建查询的过程，以立即获得其数据问题的答案，我们看到分析和人工智能在两个领域融合-基础架构级别和分析师级别，人们开始意识到他们拥有为分析引擎提供数据的不同数据管道，并且正在为ML构建不同的堆栈，而不是两个完全独立的堆栈，我们看到这些已集成到易于维护的基础结构中。
同时确保使用相同的数据来为两个引擎提供动力
关于信息的“渴望”和弥合使用数据回答问题的差距将发生第二次融合，传统分析将开始受到AI的更多干扰，平台例如Power BI等将开始被机器人和虚拟助手取代，这些机器人和虚拟助手本质上是对话式的，我们认为这是通过拉动自助服务来推动的，我们还预计会在2021年得到更广泛的使用。
全球数据分析和AI实践负责人 传统分析将开始受到AI的更多干扰
平台将开始被机器人和虚拟助手取代，这些机器人和虚拟助手本质上就是对话，我们认为这是通过拉动自助服务来推动的，我们还预计在2021年得到更广泛的使用全球数据，分析和AI实践负责人 传统分析将开始受到AI的更多干扰，平台将开始被机器人和虚拟助手取代，这些机器人和虚拟助手本质上就是对话，我们认为这是通过拉动自助服务来推动的，我们还预计在2021年得到更广泛的使用。
特别是在数据和分析方面，IT与其他部门之间的界线将继续模糊
数据和分析有可能带来极其积极和有意义的业务成果，而且一旦发生，跨不同职能领域的合作通常也很强大，因为每个职能领域都有一定程度的责任以确保分析方法的成功，诸如数据治理，数据素养，开放数据平台，数据在企业不同部分的集成和利用等领域将使业务用户能够执行传统上为IT团队保留的任务，而业务部门生成的数据将馈入IT管理的平台，再加上缺乏数据科学家和分析专业人员，这也意味着数据平台将变得更加无缝和易于部署，以便组织的所有部门都可以利用它。
在2000年代，将Microsoft Office放在简历上可以使您成为一份不错的工作候选人，但是十年后，这是理所当然的技能。如今，SQL能力可以使您脱颖而出，但是未来几年会发生什么呢？
随着数据读写能力的提高
分析技能将成为所有业务专业人员的常识，并开始从求职者的简历中消失，正如今天您不太可能看到Office熟练程度一样，到本世纪末您也不太可能看到“数据熟练程度”，我们已经进入了第三次分析浪潮，并期望企业用户无需专家的帮助即可与数据进行交互，很快如果您无法将硬数据与业务环境结合起来以定义和执行策略，那么您将在工作场所中挣扎，2021年及以后的企业的理想人选是既能理解又能说数据的人-因为在短短的几年内，数据素养将成为雇主的要求和期望，那些想取得成功的人现在正在获得这些人才。
随着公司将数据基础架构转移到联合一个引擎查询不同的源
分解计算与存储分离，数据与湖分离堆栈的过程中，我们将看到传统的数据仓库和紧密耦合的数据库体系结构被降级到旧的工作负载。但是，就这一转变而言，一件事将保持不变– SQL将继续成为分析的通用语言。数据分析师，数据工程师，数据科学家和产品经理以及他们的数据库管理员将使用SQL进行分析。
各地的组织都在逐步扩展其对分析系统的使用
但面临对需要可以执行实时数据整理的事件数据平台的挑战，在2021年企业将需要智能数据平台，这些平台可以使用各种格式，大小或速度的各种来源的静态数据和流数据，实时处理数据（丰富和映射）；并将数据安全，实时地传输到系统，设备和应用程序。
一个针对所有数据工作负载的SQL查询
前进的道路不仅取决于自动化，还取决于使分析可访问和可共享的速度和范围，分析为您下一步应该如何做，以使客户和员工感到满意，甚至挽救生命，提供了明确的方向，管理数据不再是一种奢侈，而是一种必要，它决定了您或您的公司将取得多大的成功，如果您可以消除管理数据的复杂性或成本，那么您将非常有效。终，该领域的赢家将消除数据管理的复杂性和成本，并且工作负载将被统一，因此您可以编写一个SQL查询来管理和访问跨多个数据驻留的所有工作负载。
过去不同平台/团队提供了AI分析功能
多年来我们看到平台正在融合，并且AI团队更加专注于算法方面，而AI平台团队进行了合并，以提供用于分析和AI用例的软件基础架构，作为数据专业人员，我们对广大公众有责任，明年在意识到潜在滥用严重性的有意识的公司的领导下，我们将在数据分析领域内朝着道德规范迈进。也许美国政府将干预并通过其GDPR的某些版本，但我相信科技公司将负责这项指控，对参与度数据所做的事情并非违法，但我们已经看到，它可能对儿童成长和我们的个人习惯产生有害影响，在接下来的几年中，我们将回顾公司在2010年代使用个人数据的方式，并以一种看到1960年代电影中的人们在飞机上吸烟的方式畏缩。
情绪是影响客户行为的关键因素，对品牌忠诚度有很大影响
就像广为人知的“数字鸿沟”一样，我们也看到了“分析鸿沟”的出现，由于大流行，许多公司被迫投资于分析，而另一些公司则被迫削减他们认为不重要的任何东西，以保持正常运转–对这些组织来说，对分析的适当投资是对分析的关注，砧板这意味着分析鸿沟在2021年将进一步扩大，并且这种趋势将持续很多年，毫无疑问，每个行业的赢家和输家将继续由那些利用分析的人和没有利用分析的人来定义。
零散的分析和报告解决方案的时代可能已经过去
它们很可能满足利基业务用例的需求，这是不可持续的，公司不能采用高度部门化的分析实施方案，从而无法解决本地化问题，而大型企业则无法获得全部收益。目前的情况将转变为对公司访问的所有数据进行分析的能力，这些分析的能力将由具有不同技能的各种兴趣小组以协作的方式实施例如，数据科学，线的业务，并全神贯注于近乎实时地实施分析见解，换句话说，不再是零散的，而不仅仅是科学实验。
规范性分析将成为数字化转型成功的一个关键组成部分
高级分析都变得主流化作为企业越来越收集和整个组织分析数据，有35％过去三年中部署高级分析的美国制造商数量，为了使AI在整个价值链中产生重大影响，规范分析将成为优化绩效的催化剂，通过利用产品和客户数据为AI模型提供有关如何改进流程，调整生产和提高效率的建议，规范性分析将成为在组织内部扩展AI的重要组成部分。规范性分析可以根据不断变化的条件进行连续监视和调整，从而通过AI模型实现持续改进，然后描述性模型可以实现决策自动化，其中模型可以根据处方采取行动方案，从预测分析到说明性分析，终将使制造商在2021年实现数字化转型成功。
鉴于分散的劳动力和对信息的渴望
增强型分析和自助服务的需求将越来越广泛，作为响应传统分析将越来越受到人工智能的干扰，分布式工作人员的增加将对增强分析产生更大的需求，在这种情况下，将指导单个用户完成创建查询的过程，以立即获得其数据问题的答案，我们看到分析和人工智能在两个领域融合-基础架构级别和分析师级别，人们开始意识到他们拥有为分析引擎提供数据的不同数据管道，并且正在为ML构建不同的堆栈，而不是两个完全独立的堆栈，我们看到这些已集成到易于维护的基础结构中。
同时确保使用相同的数据来为两个引擎提供动力
关于信息的“渴望”和弥合使用数据回答问题的差距将发生第二次融合，传统分析将开始受到AI的更多干扰，平台例如Power BI等将开始被机器人和虚拟助手取代，这些机器人和虚拟助手本质上是对话式的，我们认为这是通过拉动自助服务来推动的，我们还预计会在2021年得到更广泛的使用。
全球数据分析和AI实践负责人 传统分析将开始受到AI的更多干扰
平台将开始被机器人和虚拟助手取代，这些机器人和虚拟助手本质上就是对话，我们认为这是通过拉动自助服务来推动的，我们还预计在2021年得到更广泛的使用全球数据，分析和AI实践负责人 传统分析将开始受到AI的更多干扰，平台将开始被机器人和虚拟助手取代，这些机器人和虚拟助手本质上就是对话，我们认为这是通过拉动自助服务来推动的，我们还预计在2021年得到更广泛的使用。
特别是在数据和分析方面，IT与其他部门之间的界线将继续模糊
数据和分析有可能带来极其积极和有意义的业务成果，而且一旦发生，跨不同职能领域的合作通常也很强大，因为每个职能领域都有一定程度的责任以确保分析方法的成功，诸如数据治理，数据素养，开放数据平台，数据在企业不同部分的集成和利用等领域将使业务用户能够执行传统上为IT团队保留的任务，而业务部门生成的数据将馈入IT管理的平台，再加上缺乏数据科学家和分析专业人员，这也意味着数据平台将变得更加无缝和易于部署，以便组织的所有部门都可以利用它。
在2000年代，将Microsoft Office放在简历上可以使您成为一份不错的工作候选人，但是十年后，这是理所当然的技能。如今，SQL能力可以使您脱颖而出，但是未来几年会发生什么呢？
随着数据读写能力的提高
分析技能将成为所有业务专业人员的常识，并开始从求职者的简历中消失，正如今天您不太可能看到Office熟练程度一样，到本世纪末您也不太可能看到“数据熟练程度”，我们已经进入了第三次分析浪潮，并期望企业用户无需专家的帮助即可与数据进行交互，很快如果您无法将硬数据与业务环境结合起来以定义和执行策略，那么您将在工作场所中挣扎，2021年及以后的企业的理想人选是既能理解又能说数据的人-因为在短短的几年内，数据素养将成为雇主的要求和期望，那些想取得成功的人现在正在获得这些人才。
随着公司将数据基础架构转移到联合一个引擎查询不同的源
分解计算与存储分离，数据与湖分离堆栈的过程中，我们将看到传统的数据仓库和紧密耦合的数据库体系结构被降级到旧的工作负载。但是，就这一转变而言，一件事将保持不变– SQL将继续成为分析的通用语言。数据分析师，数据工程师，数据科学家和产品经理以及他们的数据库管理员将使用SQL进行分析。
各地的组织都在逐步扩展其对分析系统的使用
但面临对需要可以执行实时数据整理的事件数据平台的挑战，在2021年企业将需要智能数据平台，这些平台可以使用各种格式，大小或速度的各种来源的静态数据和流数据，实时处理数据（丰富和映射）；并将数据安全，实时地传输到系统，设备和应用程序。
一个针对所有数据工作负载的SQL查询
前进的道路不仅取决于自动化，还取决于使分析可访问和可共享的速度和范围，分析为您下一步应该如何做，以使客户和员工感到满意，甚至挽救生命，提供了明确的方向，管理数据不再是一种奢侈，而是一种必要，它决定了您或您的公司将取得多大的成功，如果您可以消除管理数据的复杂性或成本，那么您将非常有效。终，该领域的赢家将消除数据管理的复杂性和成本，并且工作负载将被统一，因此您可以编写一个SQL查询来管理和访问跨多个数据驻留的所有工作负载。
过去不同平台/团队提供了AI分析功能
多年来我们看到平台正在融合，并且AI团队更加专注于算法方面，而AI平台团队进行了合并，以提供用于分析和AI用例的软件基础架构，作为数据专业人员，我们对广大公众有责任，明年在意识到潜在滥用严重性的有意识的公司的领导下，我们将在数据分析领域内朝着道德规范迈进。也许美国政府将干预并通过其GDPR的某些版本，但我相信科技公司将负责这项指控，对参与度数据所做的事情并非违法，但我们已经看到，它可能对儿童成长和我们的个人习惯产生有害影响，在接下来的几年中，我们将回顾公司在2010年代使用个人数据的方式，并以一种看到1960年代电影中的人们在飞机上吸烟的方式畏缩。
情绪是影响客户行为的关键因素，对品牌忠诚度有很大影响
因此对于公司而言，找到一种在客户决策过程中衡量客户情绪的方法越来越有用，情绪分析专注于研究和识别人类情绪的全部范围，包括情绪，态度和个性，它使用预测模型和AI / ML来分析人类动作，单词选择语音音调和面部表情。情绪分析可以帮助公司建立更全面的客户资料，了解如何影响情绪并开发针对个人的定制产品和服务，跨地区，社交网络的有关产品和服务的情感分析，和审查网站使公司可以更好地了解和提高客户满意度，通过使用情感分析，公司可以更好地了解其营销和服务如何影响情感，从而提供更积极的客户体验。
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