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2017年的五個數(shù)據(jù)準備和分析預測
發(fā)布時間:2016-12-09 08:50:59 點擊:1727

核心提示: 2017年即將來臨,雖然2016年是自助數(shù)據(jù)準備和分析世界的突破性的一年,2017年將帶來更多的創(chuàng)新,將繼續(xù)促使數(shù)據(jù)科學家,數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務用戶利用其洞察力提供業(yè)務價值,并改進操作流程。

2017年即將來臨,雖然2016年是自助數(shù)據(jù)準備和分析世界的突破性的一年,2017年將帶來更多的創(chuàng)新,將繼續(xù)促使數(shù)據(jù)科學家,數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務用戶利用其洞察力提供業(yè)務價值,并改進操作流程。

數(shù)據(jù)準備

以下有五個將在2017年看到的數(shù)據(jù)準備和分析預測。

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)準備將開始融合

如今,數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)準備是兩個單獨和獨特的功能。但是,隨著二者的發(fā)展,數(shù)據(jù)準備解決方案開始融入許多數(shù)據(jù)質(zhì)量能力。數(shù)據(jù)準備從各種不同的來源提取信息,然后混合和操縱它,因此這是干凈和準確的分析。同樣,數(shù)據(jù)質(zhì)量供應商也開始解決數(shù)據(jù)準備問題。2017年將是數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)預備融合的一年,組織將更好地了解如何實施兩者的功能,并獲得最佳的分析結(jié)果。

2.物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)將推動時間序列數(shù)據(jù)庫的需求

物聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)來臨,越來越多的企業(yè)開始利用這些設備的數(shù)據(jù)進行分析。但是,訪問和使用此數(shù)據(jù)的最佳方式是什么?將這些信息放到“愚蠢”的存儲庫中,或者沒有能力來有效地分析來自物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)。

組織通過操作流程的不同部分收集用戶的不同數(shù)據(jù)需要能夠維護時間戳,然后隨著時間的推移組合,聚合,以及回放信息,從而獲得整體視圖。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備及其生產(chǎn)的數(shù)據(jù)的迅速增長以及實時數(shù)據(jù)準備功能的完善,人們在2017年將看到用戶對時間序列數(shù)據(jù)庫的需求上升。

3.高級分析將變得更加普遍

高級分析過程在傳統(tǒng)上被委托給數(shù)據(jù)科學家。但更多的供應商開始在其解決方案中添加高級分析功能,使日常業(yè)務用戶能夠處理這一過程,并獲得預測性的洞察力。人們在2017年將看到高級分析從其新穎性轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動企業(yè)運營的核心能力。

4.數(shù)據(jù)虛擬化回歸

數(shù)據(jù)虛擬化將成為更加流行的分析過程。數(shù)據(jù)虛擬化是一種方法,它不是將數(shù)據(jù)從源移動到數(shù)據(jù)倉庫進行分析,而是將數(shù)據(jù)保留在其中并創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)物理駐留并停留在事務系統(tǒng)中,但這些虛擬倉庫允許用戶按邏輯順序查看信息。這是一個承載很多承諾的技術(shù)。它削減了成本,因為組織不需要創(chuàng)建倉庫;它有助于實時分析,因為數(shù)據(jù)不需要移動;并提高敏捷性,使用戶能夠更快地分析更多來源。

雖然10多年前,數(shù)據(jù)虛擬化有其一定的障礙,阻止它被廣泛用于分析過程。雖然挑戰(zhàn)仍然存在,但人們將在2017年看到對這項技術(shù)的重新應用,這一趨勢主要由供應商帶來的數(shù)據(jù)虛擬化與數(shù)據(jù)準備一起創(chuàng)建信息架構(gòu),并以更低的成本提供自助服務敏捷性。

5.數(shù)據(jù)社會化將使數(shù)據(jù)準備和分析世界難以掌控

自助服務分析使數(shù)據(jù)用戶能夠做出業(yè)務決策,而不必依賴IT。但是,對于所有的好處,該技術(shù)也使得許多企業(yè)的數(shù)據(jù)景觀變得更加難以掌控。

數(shù)據(jù)現(xiàn)在分布在整個組織中,而且通常是孤立管理的。因為數(shù)據(jù)是如此分散,用戶不知道在哪里找到他們需要分析的所有信息,更不用說如何訪問和使用它。用戶正在浪費寶貴的時間篩選大量的無關(guān)數(shù)據(jù),并且仍然無法獲得正確的信息。由于這種復雜性,用戶只能轉(zhuǎn)向駐留在桌面上的文檔。這不僅導致分析師只能根據(jù)不完整的信息做出有價值的業(yè)務決策,而且還迫使分析人員在隔離中工作。數(shù)據(jù)和分析結(jié)果沒有被分享和重用于更好的業(yè)務;相反,用戶從頭開始每個分析項目,沒有獲得重復數(shù)據(jù)建模的好處。

2017年,數(shù)據(jù)社會化將真正革新自助服務數(shù)據(jù)準備和分析經(jīng)驗。這種變革性的新能力將傳統(tǒng)的自助服務數(shù)據(jù)準備優(yōu)勢與社交媒體平臺通用的關(guān)鍵屬性相結(jié)合。強大的組合將使組織的數(shù)據(jù)科學家,業(yè)務分析師甚至新手業(yè)務用戶能夠搜索,共享,以及重用準備好的管理數(shù)據(jù),實現(xiàn)企業(yè)協(xié)作和敏捷性,從而實現(xiàn)更好、更快的業(yè)務決策。

來源:中國IDC圈

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