如果您的头衔以“数据分析师”开头，那么您可以在以下四个方面对您的工作产生重大影响，企业越来越多地将数据领导权置于管理层，责成他们将数据资产潜力转化为数据驱动的行动，无论这个角色被标记为首席数据官、首席数据和分析官 ，还是分析主管，目标都是相似的，让同一位掌舵分析和 AI/ML 的数据管道，可以创建一条从原始数据到业务价值的直通线，该策略可以产生数据利用的冲洗和重复循环——至少对于那些以正确计划进入角色的数据而言。

许多成功的数据驱动型公司都在不断调整、创新和适应未来的技术投资，以保持竞争力，事实上根据近的研究，2020 年创新性的公司比其他公司更快地从大流行中恢复过来，其中许多公司在他们的数据旅程上更先进，然而尽管取得了进展，只有 13% 的组织擅长实施其数据战略，而其余组织则在某种程度上苦苦挣扎。

在为应对 COVID-19 大流行而进行了一年多的快速、大规模的数字化转型之后，技术人员可以对他们的成就感到非常满意和自豪，随着他们的组织受到大流行的突然冲击，他们立即加紧提供创新的新服务，以满足客户和员工在这些动荡时期的需求，没有他们的贡献，许多企业根本无法生存，在大流行开始时，技术人员询问了大流行对他们的影响，因为他们希望加快数字化转型，同时为客户和同事保持的数字体验，响应描绘了一幅极端压力、持续灭火和快速发展的优先事项的图景，对于一些技术人员来说，情况更糟，在大流行的初几个月，成千上万的技术熟练的 IT 专业人员失去了工作。

运营情报 (OI) 支持对信息进行持续评估，从而及时采取行动，它利用实时流数据。使用商业智能 (BI) 平台时，底层数据是陈旧的，因此该平台会根据过去的信息预测未来的状况。数据用于挖掘，可以提供洞察力，但它总是在已经发生的情况下。运营智能缩小了过去发生的事情与实时发生的事情之间的差距，这使人们能够做出有影响力的基于上下文的决策。它还支持航向修正，因此如果业务是一艘船，那么 OI 将发送警报，提示前方有礁石，而 BI 可以告诉船长他们之前在礁石上跑来跑去的情况。

迁移到云帮助无数企业在 2020 年保持活力，因为广泛的中断为他们提供了在整个业务中全面采用软件即服务 (SaaS) 的手段和动力。云服务现在是企业采用产品和服务（包括分析解决方案）的基础，对于那些观察市场的人来说，很明显到 2022 年，公共云服务将支持多达 90% 的数据和分析创新，这是正确的，以下是刺激对基于云的 SaaS 分析需求的四大趋势。

自动化时代已经到来。世界各地的企业都将无回报的、基于规则的任务交给使用称为机器人流程自动化的技术构建的软件机器人。这提高了效率，并使员工能够专注于真正重要的增值工作，然而许多企业仍处于旅程的起点，仍在释放完全自动化的潜力，这可以被描述为合乎逻辑的结论，当他们到达这个目的地时，公司将在软件机器人可以代表员工完成的工作和员工擅长的工作之间达到平衡，所有可以自动化的工作都将自动化，因此，工作人员将完全摆脱流程驱动的任务。