值得关注的三大数据分析技术趋势
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-04-02
这种趋势将在2021年更加大胆地实现，尤其是在大型公司宣布工业互联网的想法时，这种趋势可以提炼为将数据和分析功能集成到 机器学习咨询 格式中，以优化其使用模式。创建更智能的机器是下一个大创意！机器正在生成非常大的数据集，但是需要提供实时洞察力，优化和预测能力，一个人如何构建一个智能系统？用例和业务收益是什么？这种系统的决定因素和技术是什么？这些是要考虑的关键问题。
2. 业务人员可以使用的高级数据可视化和分析工具
大多数分析工厂需要迁移到传统的 商业智能和分析 仪表板视图之外，并转向座舱隐喻以获取优势，做到这一点的一种方法是关注事件：静止数据与飞行数据，例如飞行中的数据（评估基于事件的数据）可能释放出巨大的经济和客户价值，但是大多数分析工厂都不具备处理事件数据的能力，这是一个需要学习的新技能，它需要事件处理，消息传递系统和规则引擎等等。实施和掌握飞行中的数据将提供竞争优势，另外 数据分析公司 今天的企业需要引入更多普通商人可以使用的分析工具，数据科学家短缺的一个副产品是缺乏可供营销，销售和其他人员使用的分析工具，随着供应商努力制定新的解决方案来消除数据分析的神秘色彩，就像在盒子里的数据科学家一样，寻找在2020年填补的空白。
3. Hadoop趋势仍在继续
Hadoop 2.0的用于并行处理框架的灵活和模块化架构将面向数据操作系统，Hadoop是并行处理框架的实际操作系统，这是大数据工具箱中需要的两种截然不同的并行计算形式。当今企业拥有更广泛的 数据分析解决方案 与五年前相比可供选择，大数据解决方案的“新兴”部分促使Hadoop的日趋成熟，再加上旨在在其之上运行的大量开源分析软件解决方案。强大的分析解决方案已经到来，可以更快地处理如此大量和复杂的数据，负担得起且可访问的大数据解决方案数量激增，这使得选择合适的解决方案变得更加困难。
解决清晰问题所需的心态
明确的问题不仅仅是要弄清楚需要做什么，这也与弄清解决一个明确问题所需的时间有关。 为了解决“明确的问题”，更重要的是要对到达“明确的”阶段的所有事情有深入的了解-迭代，失败以及介于两者之间的所有事情，在解决明显的问题时，您需要反思先前迭代的经验，并使用这些经验以可扩展的方式设计解决方案。
明确的问题通常涉及客户IT组织以及业务用户
从事“清晰”项目的决策科学家需要对IT组织所遵循的流程严谨性和业务团队通常需要的紧迫性有所了解，他/她需要能够与这两个小组无缝地合作，清除项目的持续时间也往往更长，在进行“清晰”项目时，需要一种过程思维方式，该流程的每个元素都需要精心计划，需要强大的项目管理技能，才能进行长期项目并将其分解为字节大小的块，以便团队进行工作，从事清晰项目的决策科学家需要在整个项目中预先进行设计，计划，不断评估和重新计划。
无论您在启动一个清晰的项目时有多清晰
更改都是不可避免的，业务需求发生变化，技术可能要求变革，IT组织可能会要求其他安全实施，因此至关重要的是，从事清晰项目的决策科学家必须对变更进行预期和计划，而不是拒绝变更。