随着数字世界的不断发展，越来越多的企业组织开始实施数据驱动型(data-driven)发展模型，来增强客户体验、降低生产成本、优化运营流程，以及覆盖更广泛的客户群。除此之外，通过大数据分析，有助于增强关键信息技术应用的安全性也正吸引着许多公司的关注。在此背景下，更加先进的大数据分析应用趋势正不断涌现并蓬勃发展，朝着改进、简化和增强大数据使用方式的目标快速前进。
在本文中，我们收集整理了行业专家对大数据分析技术未来发展的十大趋势预测。企业应该充分了解这些趋势，因为它们可以帮助企业应对日益普遍的创新变化和不确定性。同时，企业更应该顺应这些趋势并尽快做好准备，这样才不会被未来的技术发展所淘汰。
1、数据民主化(Data Democratization)
数据民主化旨在使组织的所有成员，特别是非专业性成员，都能轻松地应用数据资源并开展应用分析，最终推动更好的决策和客户体验。如今，很多企业开始将大数据分析作为新项目创建的核心元素和关键驱动因素。通过数据民主化，非技术用户也可以在没有数据管理员、系统管理员或IT人员的帮助下收集和分析数据。通过对数据的即时访问和理解，业务团队可以更快地做出决策。一个民主化的数据环境是管理大数据和实现其潜力的重要方面。那些为员工配备正确工具和理解能力的企业将能够更好地做出决策并提供更完善的客户服务。
2、边缘计算(Edge Computing)
随着5G技术的成熟，为边缘计算的行业应用创造了大量的机会。在边缘计算的世界中，计算和数据存储可以更接近数据的来源，使数据更准确，更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行动，并允许执行连续操作。毫无疑问，边缘数据处理的速度将在今后几年中大幅提高。嵌入边缘计算的物联网(IoT)设备具有速度、敏捷性和更大的灵活性等优势。它还可以执行实时分析并实现自主行为。此外，边缘计算消耗的网络带宽会更少，因此是处理大量数据的有效方法。
3、增强分析(Augmented Analytics)
在大数据分析领域，增强分析是我们已经看到的主要发展趋势之一。增强分析使用机器学习和自然语言处理(NLP)来自动化和处理数据，并从中获取有价值的信息。增强分析解决方案可以帮助企业业务部门和管理层更好地了解其业务发展环境，提出相关问题，并更快地找到解决方案。此外，增强分析还可以帮助数据分析师执行更彻底的分析和数据准备任务，最大化数据的可利用价值。
4、数据编织(Data Fabric)
在Gartner最新发布的《2022年重要战略技术趋势》，数据编织(Data Fabric)赫然在列。Gartner将其定义为“包含数据和连接的集成层，通过对现有的、可发现的和可推断的元数据资产进行持续分析，来支持数据系统跨平台的设计、部署和使用，从而实现灵活的数据交付。”作为一个功能强大的技术架构，数据编织提供了一种通用的大数据分析管理方法论，可以在更广泛的本地云和边缘设备上进行扩展。同时，数据编织技术还有望改进组织内数据的使用，减少了70%的设计、部署和运营数据管理任务。随着企业数据体系的复杂化，越来越多的组织将依赖该框架，因为它将简化企业对数据的使用难度，并且可以与不同的应用系统集成整合。
5、人工智能(AI)
近年来，以人工智能为代表的技术进步彻底改变了全球企业的运作方式，而大数据分析应用正是随着人工智能的发展而不断演进，提升了人类社会在多个层面的分析决策能力。自新冠疫情爆发以来，企业业务环境发生了巨大的变化，大量新的可扩展、更聪明的人工智能和机器学习技术开始，能够处理更灵活的数据集。
从长远来看，大数据分析将从人工智能能力发展中受益匪浅，人工智能可以通过多种方式提高数据分析的价值。这包括预测客户需求以增加销售额，提高仓库库存水平，加快交货时间以提高客户满意度。一个好的人工智能系统可以具有高度适应性，能够保护个人信息，运行速度更快，并提供更高的投资回报率。
6、数据即服务(DaaS)
数据即服务(DaaS)是一种基于云的应用工具，用于分析和管理数据，例如数据仓库和商业智能(BI)工具，它们可以随时随地运行。从本质上讲，数据即服务允许订阅者通过互联网在线访问，使用和共享数字文件。随着用户对高速互联网应用的增加，预计DaaS的使用范围也将进一步扩大。DaaS在大数据分析中的使用将简化数据分析师的业务审查任务，并使跨部门和行业的大数据资源共享变得更加容易。由于越来越多的企业正转向云来升级其基础设施和工作负载，DaaS将会成为集成、管理、存储和分析数据的一种更常见方法。
7、自然语言处理(NLP)
自然语言处理(NLP)是计算机科学、语言学和人工智能技术多年来融合发展的一个子领域，主要关注人类语言与计算机系统之间的交互，特别是如何对计算机进行科学编程，使其能够准确识别、分析和处理自然语言的大量信息，从而进一步提高它们的智能性。NLP旨在阅读和解释人类语言。随着企业加速利用大数据信息制定未来战略，预计NLP在监控和跟踪各种情报信息方面将变得越来越重要。诸如句法和语义分析等NLP技术，将会使用语法规则从每个句子中提取重要信息的算法。
8、数据分析自动化
数据分析自动化是指通过计算机系统和流程将分析任务自动化，以最大限度地减少人为参与。大数据分析流程的自动化会对企业生产力提升产生重大影响。此外，它还为分析过程自动化(APA)铺平了道路，这有助于解锁预测性和规范性见解，提高生产力以及数据利用率。值得一提的是，数据分析自动化有一个显著的特征：它可以通过搜索分类数据来创建一组相关要素。目前比较流行的数据分析软件有IBM analytics、Apache Spark、Apache Hadoop和SAP。
9、数据安全治理
数据安全治理是确保数据质量和可用性的过程，以便数据能够在组织内安全地被使用，同时遵守与数据安全、隐私保护相关的各项法规。通过实施必要的安全措施，数据安全治理策略确保了数据保护并最大化数据的价值。如果没有有效的数据治理程序，可能会导致违规使用和处罚、数据质量差、误导业务决策、分析延迟以及AI模型训练不足等后果。
10、基于云的自助分析
通过基于云的数据管理系统，自助式数据分析已经成为大数据分析发展的下一个重要目标。通过自助式分析服务，能够将数据安全地推送到它所要服务的用户手中。借助云技术支持的自助式分析，企业可以增强竞争优势并提高效率。将基于云的大数据分析能力整合到各种业务应用平台中，可以确保用户只能访问他们所需的数据。自助式分析最终可以从内到外改变公司的各个方面。例如，首席财务官(CFO)可能会向人力资源(HR)部门、市场营销部门、产品部门、销售部门和运营部门提供财务信息，以便他们能够独立开展数据发现和可视化分析，并确定其操作的可靠性与有效性。
