2021年重要的大数据，云和数据分析预测

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2021年重要的大数据，云和数据分析预测

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-11

重要的是分析–跨平台，多云
越来越多地查看其数据集和分析，超越单个云和数据平台的范围，尽管花费在数据移动上的费用会激励数据团队将数据留在原处，但许多人仍将寻求方法来设计其分析管道，以从多个公共和私有云平台以及跨云存储，数据仓库和数据湖中获取数据。

偶然的公民分析员
尽管有些人对公民分析师/数据科学家的想法产生了怀疑，但高管们越来越希望将机器增强的决策推向更广泛的信息工作者群体，终收集到的数据和可操作的情报流将创建大量的意外分析人员，他们能够从数据驱动的见解中受益，而无需不可持续的再培训要求，云成本：度量标准和缓解措施，几乎每个云供应商现在都向其客户提供云成本预测工具。但是，越来越多的公司开始更加仔细地研究数字和算法，以提供重要的，准确的预测，同时也提供了一些有关如何降低云成本以减少云成本超支频率的情报。

机器学习的数据工厂
那些在机器学习方面取得早期成功而促使他们扩展程序的组织发现，快速移动的高质量数据集生产线是推动这种扩展的动力，这会将数据即服务提升到数据工程团队的更高优先级，无知的基础架构组件将苦苦挣扎，几乎在IT和分析基础架构的所有方面，嵌入式智能的发展势不可挡，这将为希望成为其潜在客户云堆栈不可或缺的一部分的供应商和平台提高门槛。如果越来越多的IT人员无法通过AI增强功能询问其基础架构的感觉，IT部门可能会将黑匣子组件看作是一种残余器官。

数据重力和垂直云
如果数据引力吸引了应用程序，数据和注意力，那么垂直对齐的专业云的形成将是行业交易，市场和交易系统发展的必然步骤，五分之一的企业由于不良的数据做法而失去了客户，企业必须将数据治理和管理放在首位，无论正在探索AI还是预测分析，干净定义的数据都是任何计划成功的关键，对于缓解风险和发展业务至关重要，对数据的责任应该是企业高管的首要任务，特别是因为65％的企业领导人表示，数据将对其组织的未来成功至关重要。

信息一直对企业至关重要
但是在过去的十年中，数据量，可用信息的类型以及使用该数据进行新事物的能力得到了极大的扩展，在发布中表示，不足为奇的是许多企业感到他们仍在追赶潮流，而他们的组织尚未充分利用数据，有些企业甚至因数据不完整或“肮脏”而被罚款或失去了客户。

查询速度如何解决数据孤岛问题
随着大数据的冲击，公司在数据聚合方面不断面临艰巨的挑战，以寻求更好的查询，大数据的承诺一直是，它将利用更多信息，这些信息可以与公司从交易中已经知道的信息进行汇总，终结果是获得了更大的数据洞察力和重大的业务突破，不幸的是，大数据泛滥还创建了数不清的数据湖和处理自己数据的各个部门，因此数据孤岛问题仍然存在，这会导致显著疼痛组织，因为数据是在公司，它不能放在一起，因此可以进行查询，以便分发，供了一个数据原样服务平台。

第二个要求是您想要加快数据查询的速度
，花时间通过使用ETL等技术将所有数据整合到中央数据存储库中无法提供此功能-也无法同时访问各种数据集市和信息仓库分布在整个公司。您需要的是一种加速数据查询的方式，那么如何在不执行冗长的数据ETL和数据合并的情况下加速数据查询呢？由于借助反向数据结构索引访问了结构化和非结构化数据，因此简化了此过程，索引存储单词或数字等内容的映射，然后将您定向到文档和网页中的特定单词，因此您从搜索引擎查询中获得的是来自顶级Web来源的信息的汇总，但不一定来自网络上存在的每个Web来源的信息，这可以缩短查询时间，因为您正在执行的操作是访问从源子集中提取的数据的预定义聚合，您不一定要遍历可以为查询使用的每个数据源。

您正在做的是创建较小的数据子集

这使您能够快速处理查询并获得结果。用户还可以设置他或她希望看到刷新数据的时间间隔，创建初始系统数据聚合，但是可以修改此数据以将其微调到特定的业务需求，开始使用数据查询加速器时从小做起，然后在用户和IT熟悉时开始在更多用例和业务领域中利用加速器，仅凭任何系统都无法做任何事情，对于每个应用程序及其处理的数据，公司中已经有少量的主题专家来理解数据以及如何有效地使用它们，这些人终了解数据模式以及可以从中学习到什么。

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