本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。
数据分析，简而言之，就是解构并优化数据发展模式和趋势的过程。该过程的自动化程度和粒度越高，对于那些想要节省资金、增加收入、提高效率、加强客户联系的公司或组织来说，数据分析的用处就越大。
科技越来越发达，可用的数据源也越来越多，人们可以通过开发新的应用程序来增进沟通，发表不同的实用建议。资源广泛的公司可以自己开发此类应用程序，而其他公司则可以寻找合适的外包公司来帮助开发。
但这些定制开发的数据分析软件并不一定复杂到只能由数据分析专家使用。随着技术的进步，各类专业人员都有能力使用这些软件来收集重要建议。本文将探讨数据分析的五大趋势，它将在未来发挥更大用处。
1. 自然语言处理
自然语言处理(NLP)允许用户使用自然人类语言，通过手写键盘或语音输入来进行搜索查询。这项技术能让数据分析广泛适用于更多的专业人员，包括前台工作人员。
数据分析能力在不断增强，它能处理越来越复杂的问题。比如，你现在只能问：“本财年每位客户的平均消费是多少?”
但随着技术的发展，你在将来可以这样问：“与上一财年相比，本财年每位客户方圆10英里内的平均消费是多少?”
2. 增强分析
增强分析能基于人工智能与机器学习，通过编程为用户找到最重要的数据。它可以自动梳理、分析公司或组织的数据，并返回可操作的建议。与人工分析相比，增强分析所需时间更短，操作时不必过于依赖数据科学和机器学习专家，但需要增强其他人士(如小微企业家)的数据素养。
Dataversity认为：“增强分析融合了人工智能和机器学习技术，简化了数据开发、共享和解读的过程，从而革新了分析行业。”
Gartner也表示，“分析学、商业智能领域以及数据科学和机器学习平台正在兴起新的消费潮，而增强分析正是这一潮流的主要推动力”。
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3. 区块链
区块链技术以其在加密货币中的作用而闻名，其实它不止于此，它还可以适用于跨行业的各种任务。区块链具有增强预测分析的能力，可以验证数据的有效性，避免分析出错。黑客必须更改区块链中的所有区块才能篡改数据，这种行为往往吃力不讨好。因此，通过区块链技术收集到的数据更为可靠，也更有价值。
SmartData Collective认为，“当数据科学与区块链相结合时，它将变得更加结构化和具体化，因此也更加有用。”数据分析应用程序通过区块链技术能够挖掘更多数据，使建议更有价值。
4. 持续型智能
持续型智能也被称作实时智能。随着云、流媒体软件、机器学习和物联网等技术的发展和互通，这种类型的数据查询变得越来越有可能。据Dataversity称，“持续型智能技术在处理完历史和当前数据后，可以自动决策或提供决策支持”，并且“可以根据历史和实时数据推荐操作”。
其中蕴含着无限潜力，可以帮助专业人士开发新的程序，并能根据客户最新个人偏好和行为数据为其提供定制服务。Dataversity还指出，“这项技术可能会成为卡车运输公司、航空公司和铁路等组织的‘核心神经系统’”，这些组织可以利用它来调整时间表，以求效率与利润最大化。
5. 数据结构
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数据结构实现了跨分布式网络的无缝数据共享。Gartner将其定义为“通过协调并结合数据集成方法，提供可重复使用的数据服务、管道、语义层或API的定制设计。”换句话说，数据分析应用程序可以合并不同来源的数据，建立数据流，获得有益的连接。
数据结构提供商Talend表示，不论数据的来源和存储方式，数据结构都可以建立一个访问和收集所有数据的单一环境来消除数据孤岛，来帮助企业或组织。此外，它也删除了多种不必要的工具，实现了更简单统一的数据管理，包括数据集成、质量、管控和共享，使人们可以更快地访问更可靠的数据。
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数据分析的重要性越来越凸显出来，本文列出的五大趋势为企业或组织点明了一些发展方向，可以增加盈利、提高客户忠诚度、减少资源浪费和避免效率低下。数据分析能让企业清楚自己何以处于当前位置，以及该如何前进。
