到2025年,国际数据公司(IDC)据估计,我们将在全球创建超过175 zettabytes的数据。尽管推动这一巨大机遇的力量众多,但以下是值得注意的五个关键数据分析趋势:

1.自动化

考虑到现代数据的规模和复杂性,真正利用其价值的唯一方法是通过自动化。通过自动化数据发现、准备和混合不同数据的过程,公司可以解放分析师的时间,专注于与公司目标一致的更多战略活动。此外,自动化推动了效率的提高,这也对利润产生了积极的影响。

2.民主化

自动化分析解决方案、云计算能力的增强以及能够广泛使用机器学习(ML)能力的开源工具使分析变得大众化。这意味着那些非技术角色现在可以在不涉及IT的情况下获得自己的分析见解。从宏观层面来看,很容易看到民主化带来的巨大好处,包括缩短管理时间、提高洞察速度和改进决策。

3.用户体验

无缝用户体验一直是消费者领域的重点,它的重要性在B2B组织中开始增长。因此,数据可视化和其他帮助用户创建连贯叙述和直观体验的工具正变得越来越主流,特别是在那些已经采取措施实现数据访问民主化的组织中。

4.自动化平台与碎片工具

对于达到其潜力的数据分析计划,公司必须将各种工具巩固到提供无摩擦经验的统一平台,从而降低了所有权的总成本,并提供了一致的答案,因为它们在价值链中出现的问题。

5.分析作为核心业务功能

在我们这个数据驱动的世界里,分析不再是一门仅由IT管理的学科,而是一种战略业务功能。因此,重要的是,董事会和高管团队都要表明对分析程序的支持和承诺,并在所有相关规划讨论中包括数据领导者。

对于更加不利的分析趋势,您可以阅读我们的上一个创新帖子的顶点在这个问题上。