2020年对数据和分析的期望
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-06
发展趋势
1.更多的用例向我们展示了，随着数据源数量的增加和数据源寿命的缩短，数据格局的复杂性将继续出现。技术的进一步融合将继续发生-具体而言，结构化和非结构化数据的融合将产生新的用例。
2.行业将继续迅速采取新的技术来管理数据和分析。组织无法承受无法升级的技术或需要大量返工才能实现现代化的技术。他们需要跟上不断变化的技术，因此速度将占据主导地位。那些希望安全使用，保持空闲或减慢技术进步的人可能会落伍。
3.业务方面等待相关数据的耐心正在缩短，并将继续这样做。组织负担不起让利益相关者等待数据。相反，利益相关者继续要求即时访问相关数据。
我认为这些趋势会继续对2020年产生影响有几个原因
为2020做准备考虑到这些趋势，我建议数据和分析专业人员考虑采取以下措施，以主动计划并为即将发生的变化做好准备。
1.改变心态
为了从所有新工具和技术中获得价值，您的组织需要改变其准备数据的方法。因为如此多的组织仍在以必须手动编码数据管道为前提来处理数据，所以这样做浪费了宝贵的资源，应该利用流程自动化的优势，您的企业需要利用您拥有的资源做更多的事情，但是增量步骤将是不够的。您将需要对企业如何执行分析，BI和AI项目的观念进行重大改变，要做到这一点，花费约在更多的时间思考，为什么和什么有关你的数据，而不是关于如何硬件将被用来获得在地方的数据。
2.考虑规则和程序
您的企业需要适应新技术，但是合规性，法律和采购问题或流程通常会阻止新技术的使用，因为您的企业不了解新技术或没有适当的内部程序，将新数据投入生产进行分析可能需要几个月的时间，而这些规则可能会阻止您的公司化从新数据中获得的价值，规划敏捷性和速度，同时还要考虑质量和合规性。
3.超越2020
尽管高效使用数据的需求没有改变，但围绕它的技术却在改变，对于数据平台，数据库，数据源和数据元素尤其如此，组织应寻找从其格式中提取数据准备的方法，以确保在新平台可用时可以为其提供支持。提供访问权限以满足当前数据需求的人员还应该预见并尝试适应将来的数据需求，以便他们可以确保线下的数据请求更快，更容易实现。
自动化进行数据和分析
1.更多的用例向我们展示了，随着数据源数量的增加和数据源寿命的缩短，数据格局的复杂性将继续出现。技术的进一步融合将继续发生-具体而言，结构化和非结构化数据的融合将产生新的用例。
2.行业将继续迅速采取新的技术来管理数据和分析。组织无法承受无法升级的技术或需要大量返工才能实现现代化的技术。他们需要跟上不断变化的技术，因此速度将占据主导地位。那些希望安全使用，保持空闲或减慢技术进步的人可能会落伍。
3.业务方面等待相关数据的耐心正在缩短，并将继续这样做。组织负担不起让利益相关者等待数据。相反，利益相关者继续要求即时访问相关数据。
我认为这些趋势会继续对2020年产生影响有几个原因
为2020做准备考虑到这些趋势，我建议数据和分析专业人员考虑采取以下措施，以主动计划并为即将发生的变化做好准备。
1.改变心态
为了从所有新工具和技术中获得价值，您的组织需要改变其准备数据的方法。因为如此多的组织仍在以必须手动编码数据管道为前提来处理数据，所以这样做浪费了宝贵的资源，应该利用流程自动化的优势，您的企业需要利用您拥有的资源做更多的事情，但是增量步骤将是不够的。您将需要对企业如何执行分析，BI和AI项目的观念进行重大改变，要做到这一点，花费约在更多的时间思考，为什么和什么有关你的数据，而不是关于如何硬件将被用来获得在地方的数据。
2.考虑规则和程序
您的企业需要适应新技术，但是合规性，法律和采购问题或流程通常会阻止新技术的使用，因为您的企业不了解新技术或没有适当的内部程序，将新数据投入生产进行分析可能需要几个月的时间，而这些规则可能会阻止您的公司化从新数据中获得的价值，规划敏捷性和速度，同时还要考虑质量和合规性。
3.超越2020
尽管高效使用数据的需求没有改变，但围绕它的技术却在改变，对于数据平台，数据库，数据源和数据元素尤其如此，组织应寻找从其格式中提取数据准备的方法，以确保在新平台可用时可以为其提供支持。提供访问权限以满足当前数据需求的人员还应该预见并尝试适应将来的数据需求，以便他们可以确保线下的数据请求更快，更容易实现。
自动化进行数据和分析
近年来，建立用于企业分析的数据仓库已成为使用自动化的一个日益增长的前沿，企业数据仓库是工具通常仍会产生大量手写代码的地方，这会浪费资源并固有地效率低下，现在是时候改变这种情况了，我希望行业继续适应并积极采用数据自动化。
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