数据分析技术发展趋势预测

文 | 商业智能研究院 2022-05-17

随着数据时代的高速发展,庞大复杂的数据量,繁琐的数据分析流程将会对企业运营造成不小的麻烦,企业领导者就需要寻找合适的服务和技术来应对复杂数据带来的困惑,解决数据带来的麻烦。同时,庞大的数据也为企业发展带来了机遇。庞大的数据量与云计算技术强大的处理能力相结合,可以实现数据大规模的训练和执行制定的算法。未来数据分析技术的发展空间需求巨大,下面我将对未来数据分析技术发展做出五点预测。

1.数据分析能力不断增强

未来数据的处理量将几何式的增长,现有的处理分析技术可能无法满足数据的及时分析。因此,增强数据分析能力将是未来数据分析技术发展的第一要务。同时,增强分析技术与BI的结合将持续推动着企业的发展。

2.增强数据管理的能力

庞大的数据量必将造成数据管理的欠缺,未来数据分析技术的发展也将全面提升数据管理能力。增强数据管理利用ML功能和AI引擎来制定企业信息管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统自我配置和自我调整。相信未来通过添加ML和自动化服务级别管理,手动数据管理任务将大大减少。

3.持续智能化发展

智能化的发展解决了繁琐的运营流程,未来数据分析技术的发展也必将沿袭智能化的发展。持续型智能是一种设计模式,在这种模式中,实时分析集成在业务操作中,处理当前和历史数据,以指定响应事件的操作。它提供决策自动化或决策支持。为数据分析处理提供强有力的推动力。

4.区块链模式的引入

区块链的核心理念便是去中心化。主张是在不受信任的参与者网络中提供分散的信任。数据分析技术的未来发展也需要解决网络中的不信任。通过区块链来提高人与人之间的信任度,对于数据的分享将会是有力的。区块链是一种数据源,而不是数据库,不会取代现有的数据管理技术。它会是数据的推动力。

5.持久性的内存储量

新的持久型内存技术将有助于降低采用支持内存计算的体系结构的成本和复杂性。可以为高性能工作负载提供高性价比的大容量内存。它有潜力提高应用程序的性能、可用性、启动时间、集群方法和安全实践,同时控制成本。新的服务器工作负载不仅要求更快的CPU性能,还要求更大的内存和更快的存储空间。

数据分析技术的发展关系着企业的竞争能力。如今数据分析技术主要应用的领域在BI,面向企业级的智能分析。在国内的BI领域,帆软的Finebi在数据分析的应用上较为突出,Spider引擎支持连接企业的大数据计算平台,在充分利用平台计算性能的同时,也解决了TB至PB级超大数据量多维分析的难题。深受行业的欢迎。相信未来数据分析技术的发展应用将会更加的广泛。

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