数据之旅：2023年顶级数据分析趋势导航
2023年顶级数据分析趋势导航' (Data Journey Top Data Analysis Trends in 2023)
对原始数据进行分析以获取信息的研究被称为数据分析。在这篇博客中，我将讨论数据分析的未来，并向您展示该行业的发展方向。近年来，这个行业经历了许多重大变化。您必须不断跟上行业的最新发展，并将其融入到您的工作中。有趣的是，其中一些趋势已经在进行中，而另一些将需要时间，还有一些将取决于技术的发展程度。但是，如果您想成为任何组织的宝贵人才，您必须对它们有所了解。嗯，非常有趣-让我们深入探讨吧！
人工智能
让我们从人工智能开始。随着人工智能的发展，数据分析师和其他专业人士在进行数据分析时可以更加高效。现在市场上有几种非常棒的新人工智能工具，您可以将其快速集成到您的数据分析流程中。最有效的人工智能是增强而不是取代人类的创造力和生产力。如果您想要一个与编码相关的例子，为什么不看看现在已经集成到GitHub中的Open AI的Copilot，它使程序员能够比以往任何时候更有效快速地编写代码？GitHub Copilot是一个非常棒的工具，极大地提高了程序员的潜力和生产力。问问一个刚刚尝试过它的程序员，他唯一能给出的回答将是惊讶、敬畏和惊奇。因此，数据分析师在2023年及以后将更多地依赖于机器学习工具，以使他们能够更有效地完成工作。让我们来看看目前提供的一些例子。
智能工具：这是指人工智能（AI）程序，它们可以自动将来自非结构化格式（如书面文档、网页或Excel电子表格）的数据转化为SQL结构化数据库系统。这消除了数据分析师在项目早期常常进行的大量繁重工作。
自然语言处理：数据分析师现在可以使用自然语言而不是过时的代码库（如SQL或Python）来查询数据库。自然语言处理还使分析师能够交互式地监控特定公司的社交媒体存在，并跟踪品牌知名度、受欢迎程度和情感分析等方面的事物。在知识图谱等结构化数据格式中，分析师可以包含关于公司的信息，如其公司章程或投资者报告，以便以后更高效地进行查询。
时间序列分析：构建机器学习模型以自动识别用户相关数据或组织的财务数据中的风险触发器，将使基于这些触发器的更多分析成为可能。很多人在了解到人工智能时担心机器会取代他们的工作。
数据民主化
给予所有员工访问数据的权力，无论他们是否是技术专业人员，都被称为数据民主化。如今，人们普遍认为数据驱动的决策会导致更优秀的选择。什么是以数据为驱动的决策？它意味着依赖数据而不是凭直觉做出决策。因此，越来越多的企业提供内部培训，帮助员工提高数据素养。
数据素养：它是什么？它简单地意味着您团队的每个人都需要了解处理数据的方法和概念。然而，数据民主化并不意味着我们不需要技术专业知识。例如，仍然需要技术专业知识来监督数据分析流程，并指导和协助非技术员工。仪表板技术（如Looker、Tableau和Power BI）的广泛使用是数据民主化的一个很好的指标。然而，分析之外的部门也在使用数据。数据民主化对于营销、增长和产品等部门也是必要的，这可以从支持这些部门的工具的出现中看出，例如用于AB测试的AB Tasty、用于引导入门的userpoll，以及用于产品分析的Mixpanel或Heap。API网络的出现是数据民主化的另一个领域。通过部署API，企业越来越多地使其数据对外公开。
嵌入式分析
现在让我们来研究嵌入式分析。最近你可能在新闻中听到了很多关于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的消息。无论是Meta近期的困境，还是预计几年后苹果眼镜的首次亮相，新的Oculus Quest Pro，或者回顾谷歌推出Google Glass时遇到的困难，其中一些炒作事实上是真实的。由于增强现实和虚拟现实硬件的发展，分析师现在能够为客户提供全新的感知和理解数据的方式。用户将能够通过AR硬件查看比以往更多关于所消费的任何商品和服务的信息。想象一下，你在杂货店里，你可以点击一个按钮快速了解产品的碳足迹、卡路里含量、确切的来源细节以及你可能能够使用它的任何食谱。分析信息的嵌入使数据的最终民主化成为可能。现在让我们考虑一下虚拟现实。我们都意识到在最近的COVID爆发中远程工作的必要性。在线会议中缺乏人际交往是远程工作的主要负面因素之一，比如使用Zoom和Google Meet等服务进行的在线会议。那么虚拟现实如何适应这种情况呢？通过良好的虚拟形象和真实的情感表达，在完全沉浸式的虚拟会议室中，它将能够模拟人们在彼此紧密接近的环境中所体验到的连接感。它使分析师能够分析非语言的信号，比如眼神交流等，这些信号在在线交互中往往会被忽略掉。此外，数据的使用者将能够更容易地理解分析师在完全虚拟环境中传达的信息，分析师可以在三维空间中几何地、互动地使用数据，而不是通过PowerPoint演示或其他更传统的技术。数据分析师在完全虚拟世界中将拥有更多自由地运用创新方法来展示他们的数据。因此，如果虚拟现实包含数据分析师所需的所有流程，如清洗、获取和准备数据，那么它可能对数据可视化产生最大的影响。
预测分析
预测分析的目标是利用历史数据和统计建模、机器学习等分析技术对未来事件进行预测。利用先进的预测分析工具和模型，任何公司现在都可以使用历史和当前数据来准确预测未来毫秒、天或年的模式和行为。零售商经常使用预测模型来规划未来的库存需求、协调发货计划，并优化销售的店铺布局。在未来几年，预测分析工具将在数据分析领域中更加频繁地使用。
数据即服务（DaaS）
未来，数据分析的工作方式将不再与现在相同。现在，如果你想要一个高效的数据分析解决方案，通常需要聘请几名数据工程师来构建数据管道，以及几名数据分析师来分析数据并生成有效的数据可视化来与组织其他部门进行沟通。对许多新兴企业来说，这样的成本可能是不可承受的。此外，找到必要的IT人才并不简单。这就是DaaS可以提供帮助的地方。数据即服务（Data as a Service，简称DaaS）是指基于云的软件应用程序，允许用户管理他们对数据仓库或商业智能工具的需求。这些DaaS工具可以在任何地点进行托管和使用。它们有不同的规模。基本上，它使订阅者能够提供数据分析服务，而无需维护数据工程或数据分析部门。因为你不需要雇佣太多的数据工程师、软件工程师和数据分析师，所以数据分析师在完全虚拟世界中将拥有更多自由地运用创新方法来展示他们的数据。因此，如果虚拟现实包含数据分析师所需的所有流程，如清洗、获取和准备数据，那么它可能对数据可视化产生最大的影响。DaaS最终应该会提高中小型企业的生产力。随着越来越多的公司将其产品和服务整合到云中，DaaS已经成为一种更受欢迎的集成、管理和交付数据分析服务的方法。它将使分析师比以前更容易地共享数据，并简化业务任务和流程。此外，在近年来，一个全新的产品类别——所谓的最小代码或无代码分析平台——在市场上越来越受欢迎。这些系统专为非程序员设计，通常具有拖放式用户界面。用户可以在没有任何先前技术知识的情况下开发分析、管道和可视化仪表板。这大大降低了中小型企业在试图做出数据驱动决策时的门槛，而又没有足够的资金来支付一支庞大的内部分析师或工程师团队。提供低代码或无代码分析的平台包括GoodData、Priceloop和Bold BI。
数据布
数据布是一种综合的数据和人工智能方法，旨在利用数据资产的所有现有和未来投资，而不仅仅是一种特定的技术。AI阶梯是一种易于理解和实施的策略，侧重于收集、分析和整合所有公司数据，以提供更好、更引人注目的客户体验，更好的服务和产品，以及提高业务运营效率。那么为什么今天掌握数据布的概念如此重要呢？我们正在进入一个新的技术时代，因此在知识时代中最大的挑战就是弥合知识和洞察力之间的差距，使更多的可用数据和信息变成知识和洞察力，从而产生更具活力、前沿的产品和服务，更个性化的客户体验和改善的业务运营效率。那么，是什么阻止组织利用他们已经拥有的数据来填补这个差距呢？基本答案是复杂性，它由技术、规模和人力资源所造成。总之，数据布就是利用人和技术来弥合公司专业知识和可用数据之间的知识差距，从而产生更具活力的商品和服务，更引人注目的客户体验和提高的业务效率。
物联网和实时数据
物联网和实时数据的增长紧随其后。大多数人现在可能都听说过物联网，或者物联网，无论是你的智能音箱还是你的机器人吸尘器。硬件越来越多地用于监测和研究人类行为。由于物联网的增长，越来越多的商品和服务产生实时数据。实时数据通常是非结构化的，并且数据量很大。这意味着你会收到很多数据，并且数据相当凌乱。然而，如果你知道如何处理非结构化的实时数据，你可以发现对世界具有价值的洞察力，从而为你增加真正的经济价值。最近的一个例子是Ring，这是一个智能设备，配有一个应用程序，使用户可以监视房屋内的视频和声音数据。物联网设备也被用于不同行业和制造工厂，以监测不同的仪器和机器等。Google地图也利用物联网追踪实时交通数据，并提供附近拥堵道路的警报。
那么，这对数据分析师有何影响呢？我们能够收集关于系统用户的更多实时数据，我们就能更好地理解他们。数据分析师因此能够为所在公司开辟新的机会。实时数据和物联网的增长也带来了关于数据保护的问题。因此，在这个领域，你必须时刻保持警惕。
数据治理
现在让我们来看看数据治理。我们都知道，现代经济产生和消耗的数据越来越多。随着数据治理的增加，人们对他们的数据如何被创建和使用的关注也在增加。由于这些担忧，数据治理最近变得更加流行。那么数据治理究竟是什么呢？数据治理是指确保你所产生的数据具有最高质量，并符合所在地区的所有适用法律和法规的过程。基本上，让我们在遵守法律的同时产生高质量的数据。因此，如今所有的企业都应该制定一个有效的数据治理政策。一个完善的计划确保数据的保护，并旨在确保数据尽可能具有高质量。缺乏策略可能导致低质量的数据错过商业机会，并在最糟糕的情况下导致来自当局的处罚甚至监禁。我们在欧洲的许多关注者可能熟悉GDPR法规，但世界其他地区也有类似的法律。因此，建立健全的数据治理流程对所有企业至关重要。为了确保数据符合数据治理政策，中小企业可能经常需要雇佣数据保护专员。然而，面临数据治理的挑战不仅仅是企业的责任，消费者也有责任。你最近真正读过你使用或更新的应用程序上的合同条款和条件吗？我在我的博客中经常提到数据在这个世界上有很大的价值，公司会不惜一切代价获得数据。我知道阅读那些条款和条件有多困难，这就是为什么法律科技公司正在全球范围内建立自己，以帮助我们克服作为私人数据消费者所面临的数据治理问题。因此，我看到未来有一个市场，用于利用机器学习和人工智能帮助客户理解他们的合同义务的颠覆性法律科技公司。然而，在这个领域已经存在一些参与者。
结论
所以，这里我们总结一下数据分析领域的最新趋势。显而易见，这个领域正在快速发展。随着尖端技术的出现，数据的不断利用以及对数据治理的更强调，数据分析的未来看起来非常有前途。为了充分发挥数据在未来几年中的潜力，及时了解这个领域的趋势将至关重要。因此，让我们怀着好奇心和创造力踏上这个以数据为驱动的未来之旅，探索并从我们周围的数据海洋中获得洞察。
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