2021年数据分析的三个联络点
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-26
利益相关者比以往任何时候都更需要了解业务中发生的事情
业务的绩效以及事件如何影响客户服务水平，访问高质量数据分析可以帮助确保企业在COVID-19期间（以及之后）保持强大的实力，在2020年的不确定性和地震市场变化之后，数据和分析如何开始为2021年做准备？这是我们在新的一年开始时应关注的三个趋势。
趋势1：自助服务是加速数字化转型的催化剂
在大流行之前，数据环境的现代化是一个由IT和数据团队推动的稳定而深思熟虑的过程，他们准备并计划了如何确保在其数据基础架构中更快地获得洞察力，同时努力将对现有业务流程的破坏降至，COVID-19改变了现状，加速了现代化的需要，同时严重破坏了预算和资源，由于这种紧迫性以及IT和数据团队的资源减少，数据民主化和自助服务已成为当务之急，现在企业需要提供数据以及将数据转换为更多业务用户的方法，以帮助他们快速解决部门内部的业务问题，如果企业希望使用数据做出基于事实的及时决策，则IT不再是瓶颈，IT和业务利益相关者都需要直观的云原生解决方案，并使新用户能够轻松入门。
没有强大的数据治理策略，就无法实现数据民主化，该策略允许数据访问业务用户，同时仍然满足企业的安全性和合规性要求。
趋势2：投资数据转换以加速分析就绪的见解
随着大型企业内部数据源和数据的爆炸式增长，数据团队根本无法快速移动，企业花费了将近一半的时间（45％）来整理和准备数据，为典型的分析项目准备数据大约需要一周的时间，因此接受调查的企业中有97％都在寻找方法来加快数据转换过程，以加速分析就绪的见解，云中的数据转换-减少了孤立数据的合并，标准化丰富和应用业务逻辑的时间-帮助企业更快地获得见解，由于外部因素加剧了预算和资源的压力，使用ELT解决方案转换数据将帮助数据团队做更多的事情，而需要的资源更少。
借助云ELT，可在几分钟或几小时内完成分析就绪数据，从而使业务更具可扩展性和灵活性，更具成本效益，并且为在涉及物联网数据，机器学习和人工智能的高级用例中利用数据做好了充分的准备，这些案例可以预测接下来会发生什么以及如何向前发展，企业应致力于在云ELT解决方案上进行投资，以提供更快的时间来了解其业务内的见解，同时紧跟可操作分析所需的数据源的涌入。
趋势3：采用Lakehouse进行数据分析
我们长期以来就数据湖或数据仓库及其在分析方面的不同优势进行了讨论，现在数据分析正朝着统一的环境迈进，该环境模糊了传统数据湖和数据仓库之间的界限，现代企业正在拥抱一种新的数据管理范例：当迁移到云中时，公司不再需要为数据仓库，数据湖或在云中建立单独但平等的实体之间的争执而努力，在结构化和半结构化世界中，湖屋建筑都是的，让您将所有数据存储在一个位置，您可以在其中应用的流技术，商业智能（BI），数据科学和机器学习功能。湖边小屋使企业可以轻松访问数据，访问执行分析所需的所有数据，而不是仅访问数据仓库中的数据，以及可共享的，可用于分析的数据集，这些数据集可启用高级分析模型并为业务中的数据工程师，数据科学家和其他用户民主化数据。
只有在强大的数据集成和转换引擎的帮助下，该引擎不仅可以访问各种数据源
业务的绩效以及事件如何影响客户服务水平，访问高质量数据分析可以帮助确保企业在COVID-19期间（以及之后）保持强大的实力，在2020年的不确定性和地震市场变化之后，数据和分析如何开始为2021年做准备？这是我们在新的一年开始时应关注的三个趋势。
趋势1：自助服务是加速数字化转型的催化剂
在大流行之前，数据环境的现代化是一个由IT和数据团队推动的稳定而深思熟虑的过程，他们准备并计划了如何确保在其数据基础架构中更快地获得洞察力，同时努力将对现有业务流程的破坏降至，COVID-19改变了现状，加速了现代化的需要，同时严重破坏了预算和资源，由于这种紧迫性以及IT和数据团队的资源减少，数据民主化和自助服务已成为当务之急，现在企业需要提供数据以及将数据转换为更多业务用户的方法，以帮助他们快速解决部门内部的业务问题，如果企业希望使用数据做出基于事实的及时决策，则IT不再是瓶颈，IT和业务利益相关者都需要直观的云原生解决方案，并使新用户能够轻松入门。
没有强大的数据治理策略，就无法实现数据民主化，该策略允许数据访问业务用户，同时仍然满足企业的安全性和合规性要求。
趋势2：投资数据转换以加速分析就绪的见解
随着大型企业内部数据源和数据的爆炸式增长，数据团队根本无法快速移动，企业花费了将近一半的时间（45％）来整理和准备数据，为典型的分析项目准备数据大约需要一周的时间，因此接受调查的企业中有97％都在寻找方法来加快数据转换过程，以加速分析就绪的见解，云中的数据转换-减少了孤立数据的合并，标准化丰富和应用业务逻辑的时间-帮助企业更快地获得见解，由于外部因素加剧了预算和资源的压力，使用ELT解决方案转换数据将帮助数据团队做更多的事情，而需要的资源更少。
借助云ELT，可在几分钟或几小时内完成分析就绪数据，从而使业务更具可扩展性和灵活性，更具成本效益，并且为在涉及物联网数据，机器学习和人工智能的高级用例中利用数据做好了充分的准备，这些案例可以预测接下来会发生什么以及如何向前发展，企业应致力于在云ELT解决方案上进行投资，以提供更快的时间来了解其业务内的见解，同时紧跟可操作分析所需的数据源的涌入。
趋势3：采用Lakehouse进行数据分析
我们长期以来就数据湖或数据仓库及其在分析方面的不同优势进行了讨论，现在数据分析正朝着统一的环境迈进，该环境模糊了传统数据湖和数据仓库之间的界限，现代企业正在拥抱一种新的数据管理范例：当迁移到云中时，公司不再需要为数据仓库，数据湖或在云中建立单独但平等的实体之间的争执而努力，在结构化和半结构化世界中，湖屋建筑都是的，让您将所有数据存储在一个位置，您可以在其中应用的流技术，商业智能（BI），数据科学和机器学习功能。湖边小屋使企业可以轻松访问数据，访问执行分析所需的所有数据，而不是仅访问数据仓库中的数据，以及可共享的，可用于分析的数据集，这些数据集可启用高级分析模型并为业务中的数据工程师，数据科学家和其他用户民主化数据。
只有在强大的数据集成和转换引擎的帮助下，该引擎不仅可以访问各种数据源
而且可以协调不同数据类型之间的数据流和转换，转换使一站式访问支持分析的数据，并使数据工程团队能够通过跨各种虚拟化表的自文档化转换工作流轻松地生产数据科学管道，2021年为变革做好准备，我们可以肯定的是，到2021年企业将面临更多的变化，来自数据的洞察力可以帮助我们找到方向和解决方案，因此我们越能利用现代工具和技术来快速帮助我们收集，转换和分析数据，则路径将变得更加清晰。
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