安卓|当下商业分析的主要趋势 AR|智能手表|骨传导耳机|数码

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数据业务，成为越来越多的组织赖以保持成功和竞争力的有力工具。但传统的方式是通过对大量历史数据的分析来做出关键决策。数字化转型和Covid-19大流行的影响迫使各组织以新的视角看待业务数据分析。仅仅依赖历史数据的模型已经过时了。需要实时捕获、分析和处理数据支持业务决策，允许组织对正在发生的事情作出反应，而不是根据过去发生的事情做出回顾性决策。

随着越来越多的组织开始采用一种新的业务分析方法，以寻求可操作的实时洞察，了解业务分析领域正在出现的新趋势将是非常重要的。对于商业分析来说，这无疑是一个有趣的时刻，因为广泛采用和开发意味着这个领域正在迅速发展。以下是2021年下半年我们可以看到的突出趋势:
1、数据运营
DataOps(数据运营)是一种新兴的方法，可以帮助组织快速跟踪其数据分析操作。它满足了数据专家日益增长的从原始数据中提取关键见解的需求， Meta（Facebook）和Netflix等公司也利用它来领先于竞争对手。 DataOps方法将数据专业人员与DevOps（开发运营）团队联合起来， DevOps团队因其敏捷的工作流程而受到青睐。这种组合通过跨领域协作和多功能流程来加强数据的自动化处理。
DataOps使用持续集成/持续交付(CI/CD)方法。这种方法使用自动化来加速冗长的过程，从而提高生产率，并在数据分析项目的每个阶段更快地交付结果。重要的是要消除传统的数据竖井，并允许DataOps团队中的每个人都能够访问所有相关的业务数据。采用DataOps方法的组织通常使用基于云的工具和系统，这些工具和系统支持可伸缩的方法，并提供足够的计算能力，以确保始终能够快速处理数据。
2、决策智能
当许多组织依靠自动化来帮助提升理解数据的速度和准确性时，许多企业不禁要问：“然后呢？” 。决策智能(DI -DecisionIntelligence)作为一门新兴的学科，它可以帮助企业理解应该如何处理来自数据的问题。据Gartner公司称，到2023年，大型组织有超过三分之一的分析师将熟练使用DI 。
人工智能被认为是许多数据科学项目中缺失的一环。如今通过利用社会科学和管理科学来加强这些数据项目，从而产生更好的商业决策。数据专业人员通常会查看预测性、规范性、诊断性、描述性和决定性的数据来驱动DI 。他们还依赖人工智能(AI)和机器学习(ML)来加速数据分析，而以前这些数据分析是手工完成的。通过使用DI增强业务决策，组织可以改善用户体验，领先于竞争对手，并增加收入。
3、在边缘处理数据
传统上，数据分析被托管在集中的数据中心和云上。而数据收集的业务已经遍布各个地方，数据生成和处理数据的计算能力之间的物理距离越来越远。商业分析需要通过互联络发送大量的数据。这不仅代价高昂，还可能导致网络变慢，也对使用分析工具的终端用户造成延迟。

边缘计算是一种新兴趋势，它将计算能力置于数据中心网络的边缘，使得数据可以在离生成位置更近的地方进行处理。这减少了在网络上传输的数据量，从而降低了成本，减少了延迟问题，提高了实时数据处理能力。
【安卓|当下商业分析的主要趋势】4、自然语言处理
自然语言处理(NLP)正在消除分析领域的一个传统障碍。数据专业人员和其他不擅长处理数据，但需要从中获取业务洞察力的业务人员，他们可能会在不同的编程语言中挣扎。 NLP可以应用在商业分析工具中，让所有用户都有机会用他们的自然语言提出关于数据的正确问题，并且获得正确答案。通过将人员、数据和分析工具本质上汇聚在一起， NLP让从高管到销售、客户服务和营销团队等没有任何技术知识的利益相关者能够从数据中收集他们需要的见解，并快速、轻松地获得他们需要的结果。