在现代组织中做出充分知情的，由数据驱动的决策取决于数据分析

现在竞争优势属于可以访问和理解大数据集的组织。这包括来自智能边缘的非结构化和以前“暗”形式的数据和信息，从传统的分析形式转变为高级分析形式可以帮助组织更智能地了解客户，流程和产品。准确的商业智能（BI）和预测模型使探索新方法和策略变得更加容易。

不断变化的高级分析格局

分析的激动人心的领域不再依赖于传统的数据来源或分析方法。高级分析以两种主要方式扩展了数据分析领域，着眼未来，较旧的分析通常会回顾过去，以更好地了解历史数据，先进的数据分析通常采用前瞻性的方法，先解决问题再出现，并预先预测业务决策的可能影响，更广泛的数据方法分析技术的进步使得有可能从以前尚未开发的数据源中学习更多，其中包括图像，音频，视频和IoT传感器数据，使用经过优化以提供加速分析性能的硬件和软件，随着分析功能变得更加先进，涉及的设备数量和数据量将大大扩展。

为什么要使用高级分析？

对于寻求更多数据驱动决策能力的组织而言，高级分析的前景是无限的：收集更多信息，这将产生更多见解，甚至可以预测未来，但是，正如许多公司发现何时开始扩展功能一样，有效的高级分析策略，它需要传统分析和数据摄取的基础，制定组织分析策略首先要了解您当前分析工作的成熟度，一旦您评估了分析的成熟度，就可以突破障碍，从信息中获得更高的洞察力。

充分利用大数据分析需要一种基于优化硬件和软件以实现可伸缩性，性能和成本效益的方法

先进的数据分析方法，分析中先进的用例使您可以从更多来源了解更多信息，结果，可以在短时间内自动生成见解和决策。

实时分析

随着智能边缘所连接设备的数量增加，对实时了解收集到的数据的需求也随之增加，借助实时分析，可以以的方式处理和建模信息，并在新信息进入数据流后立即产生洞察力，从改善车队运营到确保患者安全，实时分析有望在有效的情况下立即提供洞察力。

预测分析

使用预测分析，企业可以了解未来可能的结果，并优化这些结果以实现其目标，大规模的预测分析需要专用的基础架构，以处理各种分析工作负载。灵活性是关键：要在预测分析中取得成功，就需要具有足够适应性的数据基础架构，以支持SAP HANA或Oracle Analytics Cloud等平台。它还应支持流分析解决方案和Spark等开源分析工具。

增强型分析

数据科学家有前途的发展来自于分析和AI的融合。神经网络和机器学习彻底改变了计算机进行推理和理解各种非结构化数据的能力，通过使用AI增强分析功能，零售商可以更好地了解客户在商店中的流动方式，制造商可以更轻松地识别有缺陷的产品。医生可以更好地了解医学影像，而仓库可以启用智能库存跟踪，随着技术，旨在加快AI的开发和部署的智能边缘。

无论您的企业是刚刚开始探索高级分析

还是已经在下一代分析技术上进行了大量投资，软件和合作伙伴技术生态系统可以帮助您的数据科学家实现更高水平的分析成熟度和数据驱动的增长，改变现代组织进行分析的方式，致力于不断推动分析向前发展，同时帮助企业优化性能和成本效益，充分利用大数据分析需要一种基于优化硬件和软件以实现可伸缩性，性能和成本效益的方法，借助广泛的技术生态系统和合作伙伴来帮助企业创建明天的解决方案。

商业联合会数据分析专业委员会