过去几年中，各组织逐渐接受数据分析作为解决方案推动者优化成本、增加收入、增强竞争力和推动创新。因此，技术不断进步和发展。一年前流行的数据分析方法和工具很可能随时会过时。为了利用数据分析计划提供的无限机会，组织需要与不断变化的数据分析格局保持同步，并大数据和数据科学趋势，为未来可能发生的任何转变做好准备。
随着进入 2021 年第二季度，专家和爱好者已经开始思考未来有望占据中心地位的数据和分析趋势。
边缘数据和分析将成为主流
鉴于新兴技术如物联网产生的数据，不再是企业决定在边缘处理什么类型的数据。相反，现在的重点更多地是处理数据在数据生成设备内或IT基础设施附近，以减少数据延迟并提高数据处理速度。
云保持不变
根据 Gartner 的数据，公共云服 土耳其数据 预计到 2022 年，人工智能将支撑 90% 的数据分析创新。事实上，到 2023 年，基于云的人工智能活动预计将增长五倍，使人工智能成为未来几年最主要的基于云的工作负载之一。这一趋势在新冠疫情之前就已经开始升温，然而，疫情进一步加速了这一趋势。
云数据仓库和数据湖已迅速成为整理和处理大量数据以运行 AI/ML 项目的首选数据存储选项。如今，这些数据存储选项使公司能够自由处理工作负载的突然激增，而无需配置物理计算和存储基础设施。
数据工程与可持续机器学习计划的相关性
为应用程序开发团队提供最 甚至不知道从哪里开始 佳工具，同时创建统一且高度灵活的数据层，对于大多数企业来说仍然是一项运营挑战。因此，数据工程正在迅速占据中心舞台，成为数据整理、处理和最终使用方式的变革推动者。
并非所有在企业层面开展的 AI/ML 项目都能取得成功，这主要是由于缺乏准确的数据。尽管在数据分析计划上投入了大量资金，但一些组织往往无法实现这些计划。然而，公司最终也花费了大量时间来准备数据，然后才能将其用于决策建模或分析。这就是数据工程正在创造差异。它正在帮助组织收集干净、准确的数据，他们可以依靠这些数据开展 AI/ML 计划。
数据工程与可持续机器学习计划的相关性
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展望未来，对可无缝部署在边缘设备上的新芯片架构的大量投资将进一步加速 AI、ML 工作负载和计算。这将大大减少对高带宽要求的集中式系统的依赖。
增强个性化将使顾客成为上帝
从 2020 年的发展情况来看，无论是零售还是医疗，客户都牢牢掌控着一切。疫情迫使比以往任何时候都多的人在线工作和购物，因为居家生活已成为一种必需，迫使企业数字化运营并采用数字商业模式。数字化程度的提高现在产生了更多的数据，如果系统地处理这些数据，必然意味着更多的洞察。
数据科学正在快速改写商业动态。随着数据科学趋势的不断发展，我们将看到越来越多的企业提供高度个性化的产品和服务顾客– 礼貌——高度情境化的消费者洞察库，允许提高定制化程度。
知情决策将变得更加普遍
展望未来，越来越多的公司将聘请分析师实践决策建模等明智决策技术。明智决策是一个新兴领域，包括涉及复杂自适应应用的多种决策方法。它本质上是一个将传统决策建模方法与现代技术相结合的框架，例如人工智能和机器学习.这使得非技术用户无需程序员的干预即可处理复杂的决策逻辑。
数据管理流程将进一步增强
利用主动元数据、ML 和数据结构来连接和优化数据管理流程的组织已经成功显著缩短了数据交付时间。好消息是，借助 AI 技术，组织有机会探索先进的人工智能趋势通过自动监控数据治理控制和自动发现元数据来进一步增强其数据管理流程。这可以通过 Gartner 称为数据结构的过程来实现。Gartner 定义该过程利用对现有元数据资产的持续分析来支持可重用数据组件的设计和部署，无论架构或部署平台。
新冠肺炎数字化进程显著加快，为开展业务创造了新常态。现在，数据比以往任何时候都更能成为所有行业的盟友。未来，各公司将更加齐心协力，弥合业务需求与数据分析之间的差距。可操作的见解将不可避免地成为重点，而投资于新的、更强大的 AI/ML 平台和可视化技术，使分析易于消费的商品将继续获得发展势头。