企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势，以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。
行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出，“如果没有大数据分析，企业的发展可能会很盲目，就像在高速公路上游荡的鹿一样。”
如果没有数据分析，企业的业务经营就会很脆弱，因为分析可以让企业深入了解哪些业务有效，哪些是无效的。如果不了解在业务决策、营销绩效或客户互动方面犯了什么错误，就会继续犯同样的错误。数据分析可帮助业务决策者在行业竞争中更好地定位，并确定需要其产品和服务的哪些领域、销售额可能减少或增加的原因，以及市场中可能存在的机遇。
通过使用先进的分析和技术，企业可以轻松预测客户需求、个性化内容、提高收入并实现目标。企业正在采用分析和系统统计推理来做出提高效率、风险管理和利润的决策，同时保持库存、定价解决方案以及招聘人才。
嵌入式分析解决方案(将分析功能和数据可视化集成到软件应用程序中)使企业能够通过将分析直接放入用户级别的应用程序中来更快地采取行动。通过让从客户到员工的关键利益相关者访问分析，嵌入式分析可以简化生成洞察力的过程，并减少运行数据分析和提供可行建议所需的时间。
众所周知，自从发生冠状病毒疫情以来，医疗机构发挥着重要的作用。为应对这一危机，超过500项医学治疗和疫苗接种试验使用大量的患者数据库，并从患者注册和其他来源收集和整理数据。这些有助于医学卫生专家预测疾病的传播，在疫情期间找到新的治疗方法和临床管理计划。因此，可以说数据和分析与人工智能(AI)技术相结合，对于以主动和加速的方式预测、准备和响应全球性危机及其后果的努力至关重要。
根据调研机构Gartner公司的调查，企业开始克服机器学习部署的80%失败率，并成功将其集成到生产环境中。
Gartner公司研究副总裁Rita Sallam将以下趋势视为最新的人工智能技术需求，并将在2021年以新的方式提升业务水平。
1.采用人工智能的智能解决方案
预计到2024年底，数据流和分析基础设施市场规模将会有5倍的增长，75%的企业将从人工智能的试点采用转向实施。Sallam还提到强化学习和分布式学习等人工智能技术正在创建更具适应性和通用性的系统来处理复杂的业务情况，尤其在发生疫情之前的模型依赖于可能不再有效的历史数据时。
自然语言处理(NLP)提供有关病毒传播以及对策的有效性和影响的重要见解和预测。人工智能和机器学习现在正在严格按照新的需求模式重新调整供应链。更重要的投资创造了新的芯片架构，例如可以部署在边缘设备上的神经形态硬件。这些解决方案正在加速人工智能和机器学习在计算和工作负载中的应用，并减少对需要高带宽的集中式系统的依赖。它导致更具可扩展性的人工智能解决方案具有更高的业务影响。
2.仪表板的修改版本
根据Gartner公司的预测，到2025年，数据故事(而非仪表板)将成为最广泛的分析消费方式，将取代视觉、点击式创作和探索。研究人员还提到，其中三分之一的数据故事将使用增强分析技术自动生成。
通常情况下，用户采用仪表盘必须进行大量人工工作才能深入了解更多信息。向场景数据故事的转变意味着将最相关的见解根据每个用户的场景、角色或用途提供给他们。这些动态洞察采用了自然语言处理(NLP)、增强分析、数据流异常检测和协作等技术。用户使用自定义的仪表板的时间会自然减少。
3.更好的决策建模提高决策智能能力
到2023年，将近33%的企业的分析师将使用决策建模来实施决策智能。
决策智能是一个将决策管理和决策支持在内的多个学科组合在一起的线程。Gartner公司将决策智能描述为一个实际领域，其中包括复杂自适应系统领域的应用。多种传统技术(如基于规则的方法)和高级学科(如人工智能和机器学习)与这些复杂的自适应系统结合在一起。
使用决策智能框架，数据分析领导者可以在业务成果和行为的背景下设计、组合、建模、调整、执行、监控和调整决策模型和流程。
4.X分析
X-分析这个术语由Gartner公司首次提出，其中“X”表示一系列结构化和非结构化内容的数据变量，例如文本分析、视频分析、音频分析等。分析人员使用这种X分析来解决复杂的问题，其中包括气候变化、疾病预防和野生动物保护等行业应用。
Gartner公司在报告中指出，人工智能现在正在为视频、音频、振动、文本、情感和其他内容分析做出惊人的工作，这些分析将在2025年前引发财富500强75%的公司的大规模创新和变革。在未来，X分析结合人工智能和其他技术(例如图形分析)，将在识别、预测和规划自然灾害和其他商业危机和机遇方面发挥关键作用。Sallam表示，人工智能技术及其在云中的使用正在成熟，以扩大X分析的采用和影响。
5.增强数据管理
很多企业现在正在利用机器学习、数据结构和主动元数据来动态连接、优化和自动化数据管理流程，到2023年将数据交付时间缩短30%。
增强数据管理可以在机器学习和人工智能技术的帮助下转换元数据，从用于审计、沿袭和报告到为动态系统提供驱动力。此外，该产品可以检查大量操作数据样本，其中包括实际查询、性能数据和模式。
考虑到上述事实，数据分析领导者专注于增强数据管理，以支持主动元数据来简化和整合其架构，并提高冗余数据管理任务的自动化程度。
6.更好的云计算技术平台
通过使人工智能成为主要工作负载类别之一，预计企业在2019年到2023年人工智能的应用量将会增长5倍。公有云服务市场对于90%的数据和分析创新至关重要。这种趋势早在疫情发生之前就开始了，而疫情对企业的影响加快了这一趋势。就云计算供应商来说，企业在他们的云平台中进行数据和分析的次数越多，得到的收益就越多。从企业的角度来看，通过采用新的云计算堆栈，IT领导者可以更快、更好地完成他们的工作。
与此同时，数据和分析领导者仍在努力将正确的服务与正确的用例相匹配，有时会导致不必要的管理和集成开销增加。
因此，数据和分析领导者应该优先考虑如何利用云计算功能的工作负载，并在迁移到云平台时关注成本优化和其他好处，例如变革和创新加速。
7.数据与分析趋势之间的冲突
根据Gartner公司预测，在不久的将来，将近95%的财富500强公司将把分析治理融合到更广泛的数据和分析治理计划中。数据分析能力是不同的能力，需要相应地进行管理。供应商正在提供由增强分析趋势支持的端到端工作流，这些趋势模糊了曾经独立的市场之间的差异。
这种冲突导致数据和分析的分离角色之间的交互和协作。它不仅会影响所提供的技术和能力，还会影响支持和使用它们的人员和流程。
但是现在由领导者和分析服务提供商决定他们如何将这种冲突转化为建设性的融合，将先进的数据分析工具和功能整合到分析堆栈中。与此同时，他们需要关注人员和流程以促进沟通和协作。
8.区块链的实际意义
研究人员表示，区块链技术解决了数据分析的两个挑战。它提供：
- 资产和交易的完整谱系。
- 复杂的参与者网络的透明度。
区块链本质上并不比替代数据源受到更多保护。在数据和分析领域，它将用于垂直特定的、业务驱动的计划，例如智能合约。Gartner公司预计，2021年大部分区块链用途将被分类账DBMS产品取代。
9.数据市场和交换
到2022年，35%的大型企业将通过正式的在线数据市场成为数据的买家或卖家，高于2020年的25%。这些市场和交易所产生单一平台来整合第三方产品。此外，这些支持集中可用性和访问，以创造规模经济，从而降低第三方数据的成本。
与此同时，市场领导者应通过定义数据治理原则，建立一种公平透明的方法，可以通过数据市场将数据资产实现货币化。
10.数据基础与分析价值之间的关系
到2023年，全球30%的企业将利用图形技术来促进决策制定的快速场境化。图形分析是一组分析技术，可用于探索感兴趣的实体(例如企业、人员和事务)之间的关系。
在疫情发生之后，很多组织大量使用图形分析技术来应对当前的疫情。机器学习算法和新的分析趋势帮助医学和公共卫生专家快速发现新的可能治疗方法。
数据和分析领导者考虑研究图算法和技术如何改进人工智能和机器学习计划，并评估将图形分析纳入其分析组合和应用程序的新机会，以发现隐藏的模式和关系。
分析是业务的内在本质，可以不断发展并带来更美好的未来。数据分析的未来趋势在彻底改变任何业务方面发挥着主导作用。现在的问题是企业如何调整这些数据分析趋势以确保成功。分析服务提供商通过智能驱动的决策策略简化了这种情况。他们应用分析愿景和架构来优化业务绩效，并采用决策支持系统来增强决策。现在是企业为业务决定采用最佳的分析方法的时候，并将在竞争激烈的市场中获胜。
