2021年需要关注的大数据走向
发布时间：2021-06-04 11:12:50 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：行业人士需要关注2021年在大数据领域即将出现的趋势，例如增强分析和数据虚拟化等实践将产生的影响。 大数据增长的速度令人难以想象。全球数十亿人每天都在产生难以想像的数据量，研究机构对全球数据规模的预测无疑证明了这一点。问题不在于人们是否会在日常
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行业人士需要关注2021年在大数据领域即将出现的趋势，例如增强分析和数据虚拟化等实践将产生的影响。
大数据增长的速度令人难以想象。全球数十亿人每天都在产生难以想像的数据量，研究机构对全球数据规模的预测无疑证明了这一点。问题不在于人们是否会在日常工作中使用大数据，而在于何时开始使用它(如果尚未使用的话)。大数据在可预见的未来将会继续快速增长。
在过去的十年中，数据量以惊人的速度增长。随着越来越多的组织处理大量数据并迅速采用物联网技术，数据量将会继续快速增长。
为了调查市场需求并紧跟发展潮流，以下对一些大数据发展趋势进行简要概述，如果人们对大数据的技术和市场感兴趣，则需要密切关注2021年的这些发展趋势。
在了解大数据市场正在不断发展以满足客户需求之后，Gartner公司对2020年的预测结果仍将在2021年出现。
1. 增强分析
增强分析功能通过人工智能和机器学习工具及框架扩展了商业智能(BI)工具包。这是从传统的商业智能(BI)中产生的，自助式商业智能(BI)为业务用户提供基于视觉的分析。增强分析是自助式商业智能(BI)的下一个步骤。它将机器学习和人工智能元素集成到组织的数据准备、分析和商业智能(BI)流程中，以提高数据管理性能。
增强分析可以减少与数据准备和清理有关的时间，并且无需数据科学家的帮助就可以为商业人士提供见解。
2. 持续智能
持续智能是将实时分析集成到当前业务运营中的过程。
根据Gartner公司的预测，到2022年，超过一半的主要业务系统将基于实时分析做出业务决策。通过将实时分析集成到业务运营中，并处理当前和历史数据，持续智能有助于在新数据到达时增强人为决策。
许多组织仍然只依靠历史数据或过时的数据。这样的组织可能会在快速变化的环境中落后。因此，组织应该不断且即时地了解其数据。这些数据将提高问题的识别和解决以及做出重要决策的速度。
3. 数据操作
DataOps在发展方向上类似于DevOps的实践，但针对不同的流程。
与DevOps不同，它通过跨组织的协作实践来实现数据集成和数据质量。DataOps专注于减少数据的端到端循环，从数据摄取、准备和分析开始，到创建图表、报告和见解结束。
DataOps为不熟悉数据流的员工处理数据提供帮助。这使得他们可以更多地关注领域专业知识，而不是关注数据如何在组织中运行。
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