我们在这里写了关于数据分析的变革力创新的顶点。但随着新的一年,新的机会,以及在未来几个月里将继续发展的新技术。

考虑到这一点,以下是今年增强数据分析的七个主要机会。

  1. 物联网标准化:在2020年12月,联邦政府通过了立法,要求IOT承包商提供符合具体指导方针的安全。因此,IOT解决方案提供商将标准化其设备安全性,最终推动其他IOT元素的标准化。这将使组织更容易实现在其IoT网络上的完整集成,并追加额外的数据分析计划。
  2. 更强大的商业用例:组织可以通过在启动项目之前确定枢转标准来构建更强大的用例。例如,使用情况是否会提高收入,降低成本,或在另一个至关重要的商业KPI上提供?
  3. 有目的的数字转型:数字转型无疑是媒体流行语。但在2021年及以后,公司将通过集成,分析和从其快速增长的数字资产藏匿的可爱见解来将数字化到下一个级别。
  4. 提高客户敏感性:多年来,面向客户的组织一直在努力在个性化服务和过度侵入式通信之间找到适当的平衡点。随着对消费者隐私的担忧只会越来越严重,企业必须确保其使用客户数据和分析预测客户偏好的做法永远不会越界。
  5. 更好的安全:近几个月,安全供应商,政府机构和其他高调组织都将所有公开堕落的猎物到网络攻击。在这种加强的环境中,它面​​临着重新的紧迫性,以审查所有传入数据的安全和治理措施。此外,通过相同的安全镜头检查用于分析的任何第三方数据也至关重要。
  6. 消除噪音:数据源的增长会产生噪声,只有增加更大的卷和数据类型进入企业。这种复杂分析不仅可以进行复杂的分析,而且它也会导致过度处理和存储开销。因此,公司应在前周期内消除外文数据,并减少数据副本,以优化其对分析成功的环境。
  7. 了解ML,AI和NLP:作为机器学习(ML),人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)越来越多地纳入解决方案,供应商社区有很大的机会,以教育客户公司有关这些技术及其数据分析的潜力。

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