多年来，数据分析领域的技术进步影响了数据的访问、存储和管理方式。如今，许多公司拥有强大的工具、尖端技术和灵活的方法，可以深入地定义、识别和实施每年出现的新技术和趋势，从而改进最佳实践并缩短不良数据周期。
在这篇博文中，我们探讨了 2024 年及以后各种规模组织的数据分析服务的最新趋势。
什么是数据分析？
数据分析正在分析非结构化数据以发现趋势并回答问题。田野里有一片广阔的空间。该框架包含可以从一个行业转移到另一个行业的各种战略和目标。 数据分析流程具有可以提供多种视角的功能。
通过集成这些元素，成功的数据分析计划可以帮助回答与历史趋势、未来预测和决策相关的业务问题。
机器学习、大数据和负担得起的计算能力的可用性有助于在许多行业中实现这些技术和许多其他技术。大数据分析帮助企业从复杂多样的数据源中得出有意义的结论。
为什么数据分析很重要？
数据分析不断帮助公司深入了解如何发展业务。您将需要几种不同的工具来解释数据。一些组织和数据分析服务提供商使用数据分析工具来了解客户行为并提高效率。它应该帮助他们收集有关市场最新趋势的信息。
有很多工作机会在等着你。您所要做的就是了解对数据分析、工具和技术的需求。多年来，基于云的服务、数据仓库和大数据已经出现。您将了解数据分析组件和其他业务流程的巨大贡献。
2024 年数据分析中需要跟踪的 7 个趋势
以下列表显示了将影响 2024 年及以后的 10 个因素。这些功能将影响数据分析，使其更易于访问和定制。
增强分析
增强分析利用机器学习和人工智能的力量，必将彻底改变数据分析。展望 2024 年，自然语言处理 (NLP) 和自动化流程的结合将使人们能够与数据进行交互。这一特性也将使非技术用户更容易从数据集中提取信息。在当今数据驱动的世界中，情感和人工智能驱动的分析具有巨大的潜力，可以扩展我们的知识库并做出更好的决策。
自然语言处理 (NLP)
NLP 正在开创一个新时代，计算机可以解释人类语言，从原始数据中产生有价值的见解。 NLP 是一种人工智能，使计算机能够理解、分析和处理人类语言，这是一个重要的数据分析组件。 NLP 技术可帮助组织从原始数据中获得宝贵的见解，包括客户反馈、社交媒体帖子和支持请求。
数据治理
数据治理可确保数据信任，并提供组织内安全数据共享的方法，同时遵守数据保护和隐私法规。信息管理系统通过实施必要的安全措施，保障信息保险，延伸信息价值。
博彩巨头米高梅的数据泄露事件预计造成 1 亿美元的损失，这提醒我们大型组织也容易受到网络威胁。根据 GDPR 和 CCPA 等严格的数据隐私法规，软件公司必须实施强有力的数据治理和安全措施。公司必须保护用户数据并遵守这些标准，以避免处罚和声誉受损。
数据结构
信息纹理是一组框架和服务，可跨不同端点（从不同的雾屏到从头到尾扩展系统）提供强大的功能。得益于前提和强大的架构，我们可以扩展到各种云和边缘设备。
数据即服务
管理和分析数据的基于云的软件工具包括商业智能工具、数据仓库等。它被称为数据即服务，简称DaaS，可以随时随地访问。它允许赞助商通过网络在线访问、管理和提交高级文档。
基于云的自助数据分析
基于云的管理系统的自助数据分析已成为数据分析领域的下一个重大事件。财务和人力资源领导者处于这一运动的最前沿，大力投资基于云的技术解决方案，为所有用户提供直接访问。
边缘分析
随着设备的激增，对边缘分析的需求迅速增加，因为数据在源头进行处理，从而减少延迟并提供即时决策而不会出现任何问题。这一趋势将极大有利于制造、医疗保健和物流行业。除此之外，边缘分析正在改变数据管理方式，并推动跨行业的洞察。
总结
组织面临着在创新和责任之间寻求平衡，同时利用数据分析的力量的挑战。了解数据模式对于发挥其在商业和社会中的潜力至关重要。未来将要求他们通过跨组织持有数据来提供更卓越的价值。
这需要能够提供切实业务成果的数据分析和见解。随着我们看到数据和分析技术的进步，人工智能风险管理是一个优先事项，也是支持实践的重要组成部分。为了确保我们数据的完整性，负责任地使用我们收集和分析的信息至关重要。
