Gartner：2020年超过40％的数据科学任务将实现自动化

数据分析趋势对企业意味着什么?数据分析领域的变化比以往任何时候都要快。随着数字数据的崛起，这种情况也在不断演变。IDC的一份报告预测，到2025年，全球将产生175 ZB的数据。今天，市场参与者已经意识到数据和分析的重要性，特别是在从专有和外部数据源获得业务优势方面。近年来，云计算、开源平台等技术的出现，以及机器学习、人工智能和物联网等数据密集型工具和解决方案的出现，也改变了数据分析，让数据分析更加全面和普及。

值得注意的是，数据分析是指对原始数据进行评估，从而对该信息得出结论的过程。大多数数据分析过程已经自动化为机械流程和算法，这些流程和算法使用原始数据执行供人们使用。与此同时，管理大量数据无疑带来了重大的挑战和机遇。那么，在未来几年，哪些趋势将塑造数据分析的格局，而企业为什么要考虑这些趋势呢?我们来看看。

云本地企业的崛起

使用分析工具的企业正越来越多地转向云计算以提高业务效率。现在已有大量的组织和创业公司将他们的功能迁移到云基础设施中。使用本地云应用程序可以使企业更好地为业务的敏捷性和创新做出贡献。目前，15%的新企业应用程序是云原生的，到2020年，这一比例将达到32%。通过采用基于云的商业智能和数据分析工具，企业可以比传统基础设施获得更多好处。这将提高性能并且最大限度地减少前期投资，以及更强灵活性和可扩展性来管理增长和意外的需求。

实时数据可视化的进展

如今，企业都以闪电般的速度运行，从而产生大量数据。因此，管理好这些数据量对于获得可操作的见解变得至关重要。在这里，实时可视化进入日常运营管理，使企业能够访问、分析和探索实时运营数据，并控制整个业务运营。通常，数据的可视化可提供比其背后的数据更多的信息。

数据分析自动化

当公司处理大数据时，数据分析的自动化也非常有用。自动化数据分析可以用于各种任务，例如数据探索、数据准备、数据复制和数据仓库的维护。它还可以代表企业利益相关者做出决策，并开发建设性的反馈机制。根据Gartner的研究，到2020年，超过40%的数据科学任务将实现自动化，从而为企业提供以往可能无法获得的见解。

数据即服务将成为战略

随着越来越多的企业转向云来实现基础设施和工作负载的现代化，数据即服务(DaaS) 将成为数据集成、管理、存储和分析的更广泛的解决方案。由于公司内部各部门之间的数据共享是最大的问题之一，DaaS通过使公司能够从世界任何地方访问实时数据流来解决这一难题。此外，它还消除了内部数据源的限制。使用数据即服务的公司通常完全专注于整理数据并将其编译成密切相关的数据流。

数据化运维（DataOps）用于更好的数据分析

DataOps定义了包括存储、解释和从大数据中获取价值的流程简化。它旨在打破传统数据存储和分析领域中令不同团队彼此疏远的孤岛。DataOps模型是数据分析的关键部分，因为数据不仅需要随时可用于决策，还需要有效地放在适当的位置，以确保尽可能自动、连续移动和处理数据。因此，DataOps可以帮助公司进行数据分析和存储工作流程，就像开发运维一体化（DevOps）帮助应用程序开发一样。