COVID-19危機(jī)刺激了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，迫使現(xiàn)任組織將其流程數(shù)字化，使業(yè)務(wù)模型現(xiàn)代化，啟用數(shù)據(jù)訪問并在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代提高其員工技能。COVID-19大流行還證明了每個(gè)人都必須具備流利數(shù)據(jù)的知情公民的能力，因?yàn)閿?shù)據(jù)可以用來告知和告知我們有關(guān)大流行的狀況。

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的成熟，世界各地的組織都在努力提高其數(shù)字彈性，并在此過程中變得更加以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力。借助數(shù)據(jù)科學(xué)方法論和技術(shù)，專業(yè)團(tuán)隊(duì)致力于解決關(guān)鍵問題，例如自動(dòng)駕駛汽車，蛋白質(zhì)折疊和算法交易程序。但是，數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用廣泛。這是關(guān)于建立精通數(shù)據(jù)的組織和社團(tuán)，其中每個(gè)人，公民和員工都具備所需的必需技能，需要他們被告知。在未來的幾年中，我們將看到跨數(shù)據(jù)流利性更好的工具。同時(shí)，讓我們探索2021年的數(shù)據(jù)趨勢(shì)和預(yù)測(cè)吧。

數(shù)據(jù)分析的未來預(yù)測(cè)

向云的大規(guī)模轉(zhuǎn)變成為向健壯的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和更好的數(shù)據(jù)分析的平行邁進(jìn)。圍繞數(shù)據(jù)分析構(gòu)建具有前瞻性的平臺(tái)，2020年證明了業(yè)務(wù)敏捷性的重要性。實(shí)時(shí)分析是我們目睹的一項(xiàng)重大飛躍，它將在2021年變得更加普遍。 蹤過去的數(shù)據(jù)可能會(huì)提供有用的信息，但是當(dāng)涉及到意外事件時(shí)，許多應(yīng)用程序需要立即提供數(shù)據(jù)。這可能對(duì)底線產(chǎn)生巨大的影響。例如，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可用性識(shí)別和阻止網(wǎng)絡(luò)安全漏洞可以完全改變風(fēng)險(xiǎn)緩解措施。

對(duì)更多數(shù)據(jù)庫(kù)的需求

在過去的40年中，企業(yè)一直將數(shù)據(jù)庫(kù)置于本地。但是在明年及以后，我們將繼續(xù)看到將數(shù)據(jù)庫(kù)部署或遷移到云中的巨大加速，到2022年將增長(zhǎng)75％。這意味著需要重新考慮將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型所需的要求，其中可能包括開發(fā) 基于云的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，并且更緊密地結(jié)合了分析和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）功能。

數(shù)據(jù)庫(kù)是每個(gè)企業(yè)必不可少的組成部分，但是現(xiàn)在，數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于以前所未有的速度加快創(chuàng)新和增長(zhǎng)至關(guān)重要。分析和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的融合可以支持實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求。 打破團(tuán)隊(duì)和系統(tǒng)之間的孤島，將有助于企業(yè)做出更快的決策，認(rèn)識(shí)新的收入機(jī)會(huì)，更輕松地滿足不斷變化的合規(guī)性要求并節(jié)省總體運(yùn)營(yíng)成本。

專注于知識(shí)圖

根據(jù)Gartner，知識(shí)圖是彌合人與機(jī)器之間鴻溝的五個(gè)新興數(shù)據(jù)趨勢(shì)之一。隨著大數(shù)據(jù)的不斷擴(kuò)展，這些數(shù)據(jù)變得越來越難以分析和理解。這就是知識(shí)圖出現(xiàn)的地方。

知識(shí)圖是對(duì)象，概念和事件的相互鏈接描述的集合，可通過鏈接和語義元數(shù)據(jù)幫助為數(shù)據(jù)創(chuàng)建更好的上下文。這樣可以輕松分析，集成，共享和統(tǒng)一數(shù)據(jù)。知識(shí)圖以資源描述框架（RDF）表示，提供了一個(gè)框架，該框架允許輕松表示各種數(shù)據(jù)，可互操作且標(biāo)準(zhǔn)化。

增強(qiáng)分析以帶來數(shù)據(jù)流暢性

大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)帶來的重大挑戰(zhàn)之一是處理如今可用的海量數(shù)據(jù)。消息來源表明，我們每天生成的數(shù)據(jù)估計(jì)為2.5兆字節(jié)，并且距今天僅五年，我們將生成463 EB的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集已經(jīng)變得如此龐大，以至于處理解釋它們現(xiàn)在是一個(gè)主要挑戰(zhàn)。

增強(qiáng)分析通過使用ML和AI技術(shù)自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，共享和分析來解決此問題，實(shí)質(zhì)上是將較大的，看似無法使用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為較小的可用數(shù)據(jù)集。增強(qiáng)的分析無疑將使數(shù)據(jù)更加流暢.Gartner的研究表明，增強(qiáng)分析將在2021年成為商業(yè)智能的主要驅(qū)動(dòng)力。

數(shù)據(jù)可視化成為主流

2020年，數(shù)據(jù)可視化幫助我們理解了一個(gè)日益復(fù)雜的世界。創(chuàng)建，批判性地理解和評(píng)估數(shù)據(jù)可視化將成為每個(gè)公民的一項(xiàng)基本技能。在人們勉強(qiáng)了解數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)的功能后，我們可以期望在2021年看到大數(shù)據(jù)的更多實(shí)際應(yīng)用，以解決人類面臨的一些最大問題。

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