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影響大數(shù)據(jù)與分析的因素有哪些？數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)庫內(nèi)進(jìn)行索引和分析，并且企業(yè)擁有確保數(shù)據(jù)可以移至正確位置的工具。借助現(xiàn)代商業(yè)智能技術(shù)使答案更接近于業(yè)務(wù)用戶。尋找、清查和綜合分布廣泛且多樣化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。算法將有助于分析系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行指紋識別、發(fā)現(xiàn)異常和洞察，并提出應(yīng)與之一起分析的新數(shù)據(jù)。

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大數(shù)據(jù)與分析趨勢如下：

 

一、大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù) 廣泛數(shù)據(jù)

 

大數(shù)據(jù)是一個(gè)相對的術(shù)語。定義大數(shù)據(jù)的一種方法是，超越現(xiàn)有技術(shù)所能實(shí)現(xiàn)的范圍。如果企業(yè)需要更換或大量投資于額外的基礎(chǔ)設(shè)施來處理數(shù)據(jù)，那么將面臨巨大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

 

借助無限擴(kuò)展的云存儲，可以克服這一缺點(diǎn)。現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更容易在數(shù)據(jù)庫內(nèi)進(jìn)行索引和分析，并且企業(yè)擁有確保數(shù)據(jù)可以移至正確位置的工具。

 

重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)⑹欠浅７稚⒌臄?shù)據(jù)或廣泛的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式正變得越來越多樣化和分散化，因此，適合于不同數(shù)據(jù)風(fēng)格的不同類型的數(shù)據(jù)庫已增加了一倍多，海量數(shù)據(jù)的組合可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理，能夠?qū)⑦@些零散而又多樣化的數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜合分析的企業(yè)將獲得優(yōu)勢。

 

二、DataOps 分析自助服務(wù)

 

自助服務(wù)分析已經(jīng)提上日程，并且借助現(xiàn)代商業(yè)智能技術(shù)使答案更接近于業(yè)務(wù)用戶。但很多企業(yè)在數(shù)據(jù)管理方面還沒有實(shí)現(xiàn)同樣的敏捷性。

 

DataOps一種面向流程的自動化方法，提高質(zhì)量并減少用于分析的數(shù)據(jù)管理的周期時(shí)間。它專注于持續(xù)交付，并通過利用按需IT資源，并自動執(zhí)行數(shù)據(jù)測試和部署來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。諸如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成、變更數(shù)據(jù)捕獲和流數(shù)據(jù)管道等技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。

 

通過DataOps能夠以系統(tǒng)的方式將80%的核心數(shù)據(jù)傳遞給業(yè)務(wù)用戶，而自助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是在數(shù)據(jù)較少情況下需要的獨(dú)立區(qū)域。通過在操作方面使用DataOps，在業(yè)務(wù)用戶方面使用分析自助服務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)信息價(jià)值鏈的流動性，將綜合與分析聯(lián)系起來。

 

三、活動元數(shù)據(jù)目錄

 

企業(yè)繼續(xù)努力尋找、清查和綜合分布廣泛且多樣化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對數(shù)據(jù)目錄的需求正在猛增。到2020年，人們將看到更多的人工智能元數(shù)據(jù)目錄，這將有助于將這個(gè)龐大的任務(wù)從人工和被動轉(zhuǎn)移到主動、自適應(yīng)和變化。這將是數(shù)據(jù)運(yùn)營和自助服務(wù)分析所提供的敏捷性的連接組織和治理。

 

活動元數(shù)據(jù)目錄還包括信息個(gè)性化，這是生成相關(guān)見解和定制內(nèi)容的必要組成部分。但是要做到這一點(diǎn)，目錄還需要不僅在一種分析工具內(nèi)工作，而且還需要整合大多數(shù)組織所擁有的零散工具。

 

四、數(shù)據(jù)素養(yǎng)，數(shù)據(jù)的使用率

 

將綜合和分析連接起來以形成一個(gè)包容性的系統(tǒng)將有助于提高數(shù)據(jù)的使用率，但是如果沒有人參與，世界上任何數(shù)據(jù)和分析技術(shù)或流程都將無法正常運(yùn)行。僅僅依靠用戶提供工具并寄希望于最好的工具已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

 

提高行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分析采用率的關(guān)鍵組成部分是幫助人們變得對讀取、使用、分析和通信數(shù)據(jù)充滿信心。到2020年，企業(yè)希望擴(kuò)大數(shù)據(jù)素養(yǎng)，并希望在此過程中與供應(yīng)商合作。這是通過結(jié)合軟件、教育和支持合作伙伴關(guān)系即服務(wù)而實(shí)現(xiàn)的，并考慮到結(jié)果。

 

目標(biāo)可以是將采用率提高到100%，幫助將數(shù)據(jù)操作與自助服務(wù)分析結(jié)合起來，或者使數(shù)據(jù)成為每個(gè)決策的一部分。為了使這一點(diǎn)有效，企業(yè)需要自我診斷組織的位置和目的地，然后共生地找出如何實(shí)現(xiàn)這些結(jié)果。

 

五、Shashaming數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)人機(jī)交互

 

數(shù)據(jù)分析對大量數(shù)據(jù)的影響現(xiàn)已達(dá)到臨界點(diǎn)，并帶來了里程碑式的成就。全球業(yè)界知名音樂服務(wù)提供商Shazam公司可以在其中識別聲音并獲取有關(guān)已識別歌曲的信息。最近，它已擴(kuò)展到更多用例，例如只需分析照片并且識別就可以決定是否購買衣服。

 

shazaming數(shù)據(jù)的更多用例，如指向數(shù)據(jù)源并獲取遙測數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)來自何處、誰在使用它、數(shù)據(jù)質(zhì)量如何以及當(dāng)天有多少數(shù)據(jù)發(fā)生了變化。算法將有助于分析系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行指紋識別、發(fā)現(xiàn)異常和洞察，并提出應(yīng)與之一起分析的新數(shù)據(jù)。這將使數(shù)據(jù)和分析更精簡，使人們能夠在正確的時(shí)間使用正確的數(shù)據(jù)。

 

這與數(shù)據(jù)交互方面的突破相結(jié)合，超越搜索、儀表盤和可視化。將越來越能夠通過動作和表達(dá)，甚至與大腦進(jìn)行感官上的互動。

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