現(xiàn)如今許多成功的企業(yè)已經(jīng)找到了自行收集數(shù)據(jù)，人力和想法的方式。能夠使他們與眾不同的是他們?nèi)绾卫靡还刹豢勺钃醯牧α俊找娣稚⒌臄?shù)據(jù)、計(jì)算和使用——來(lái)取得優(yōu)勢(shì)。

將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字轉(zhuǎn)換——利用數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)來(lái)更好地作出商業(yè)決策——比以往任何時(shí)候都更受歡迎，因此在整個(gè)企業(yè)中增加了對(duì)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)能力的需求。但要適應(yīng)這個(gè)全新的現(xiàn)實(shí)是有挑戰(zhàn)性的。從近幾個(gè)月登上頭條的信息混亂事件來(lái)看，數(shù)據(jù)景觀的操控仍有挑戰(zhàn)性，由此也引發(fā)了對(duì)于治理、安全性和數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求增長(zhǎng)。

問(wèn)題是：在步入分析經(jīng)濟(jì)的過(guò)程中，我們應(yīng)該如何保證個(gè)人隱私？讓我們來(lái)聊聊將碎片信息取出“地窖（silos）”并將它們將它們與敏捷、創(chuàng)新和治理的方式(稱(chēng)為數(shù)據(jù)的“去地窖化de-silofication”)聯(lián)系起來(lái)。

我們定義了11種正在出現(xiàn)的趨勢(shì)，這些趨勢(shì)將開(kāi)始幫助企業(yè)改變他們的業(yè)務(wù)，同時(shí)也能幫助你的企業(yè)采取行動(dòng)。

趨勢(shì)#1：數(shù)據(jù)讀寫(xiě)能力將獲得全公司乃至社會(huì)的優(yōu)先考慮

數(shù)據(jù)讀寫(xiě)能力，意指閱讀，操作，分析，并利用數(shù)據(jù)作為輔證的能力，在如今的分析經(jīng)濟(jì)中變得越來(lái)越重要。實(shí)際上，Gartner預(yù)計(jì)80%的企業(yè)將在2020年前增加數(shù)據(jù)讀寫(xiě)相關(guān)的職位。作為這一變化的領(lǐng)頭人，主要的軟件企業(yè)將開(kāi)始提供這類(lèi)企劃，而好的用戶(hù)組織將采用結(jié)構(gòu)化的方法來(lái)提高數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)能力。

趨勢(shì)#2：混合的多云將成新規(guī)范

迅速增長(zhǎng)的云服務(wù)將大大超出哪怕是IT行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)于它們的預(yù)期。但出于規(guī)范、安全、成本和表現(xiàn)等原因，部分?jǐn)?shù)據(jù)將被移出云服務(wù)。除了進(jìn)行更多的“邊緣”計(jì)算之外，這也將導(dǎo)致數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序領(lǐng)域的碎片化。這意味著能夠處理多云、多平臺(tái)和混合環(huán)境的分析架構(gòu)將成為新的規(guī)范。

趨勢(shì)#3：數(shù)據(jù)邊緣化

越來(lái)越多的案例顯示，特別是在是在IoT、離線(xiàn)移動(dòng)和沉浸式分析中，在本地運(yùn)行工作負(fù)載而非通過(guò)公共數(shù)據(jù)中心對(duì)企業(yè)更有好處。其結(jié)果就是，我們將看到直接運(yùn)行在各種設(shè)備上的工作負(fù)載呈爆發(fā)式增長(zhǎng)——使這種方法成為考慮到延遲、帶寬、自治和隱私最優(yōu)的方案。

趨勢(shì)#4：大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)研究和數(shù)據(jù)科學(xué)將趨于統(tǒng)一

這三個(gè)領(lǐng)域因?yàn)槠涫褂玫牟煌ぞ吆图寄芏粎^(qū)分開(kāi)來(lái)。這些區(qū)別還將存在（如數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該處理算法，工程師應(yīng)該負(fù)責(zé)建立數(shù)據(jù)模型），但現(xiàn)在我們有了更多方法使得這三個(gè)領(lǐng)域的工作在更廣泛的受眾面前融合。在機(jī)器智能、大數(shù)據(jù)索引和引擎集成方面的巨大進(jìn)展，為用戶(hù)提供了充分探索許多大型、復(fù)雜和多樣的數(shù)據(jù)集的新機(jī)會(huì)。

趨勢(shì)#5：數(shù)據(jù)目錄將成為自助服務(wù)的下一個(gè)前沿

對(duì)于真正具有數(shù)據(jù)分析能力的人來(lái)說(shuō)，他們既需要能夠分析數(shù)據(jù)，還要有讀懂、使用和用數(shù)據(jù)辯論的能力。所以近幾年來(lái)，將自助服務(wù)分析轉(zhuǎn)化為擁有視覺(jué)吸引力的自助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備變得更加容易。最近我們已經(jīng)看到自助服務(wù)在數(shù)據(jù)目錄周?chē)霈F(xiàn)的趨勢(shì)，但大部分還是為數(shù)據(jù)湖頂端的專(zhuān)家們所用。未來(lái)，新的編目數(shù)據(jù)的方法將更加深入地與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合。這將幫助更廣泛的受眾輕松地享受結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖和外部數(shù)據(jù)的服務(wù)。

趨勢(shì)#6:互操作性和新的業(yè)務(wù)模型的需求將重點(diǎn)放在了API上

在數(shù)據(jù)，編程和使用變得更加分散的同時(shí)，企業(yè)的技術(shù)環(huán)境也是同樣。公司不再尋求端到端的解決方案和單個(gè)堆棧，因?yàn)檫@不再符合它們的架構(gòu)。他們更愿意尋找可以很容易地拼接在一起的部件，因?yàn)椴煌能浖到y(tǒng)之間的交流更加重要。這意味著在新的環(huán)境下分析平臺(tái)需要開(kāi)放并彼此合作，包含可擴(kuò)展性，可嵌入性和現(xiàn)代API。這種互操作性將把分析從一個(gè)“目的地”轉(zhuǎn)移到更深入的工作流程中，模糊了BI在當(dāng)今作為“為分析經(jīng)濟(jì)提供動(dòng)力的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序”的邊界線(xiàn)。

趨勢(shì)#7：區(qū)塊鏈的熱潮將推動(dòng)實(shí)驗(yàn)應(yīng)用超越加密貨幣

用于處理、管理和集成分布式數(shù)據(jù)的新技術(shù)的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)所占的的位置在信息策略中變得越來(lái)越小。這意味著創(chuàng)意可以從區(qū)塊鏈和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)技術(shù)中獲得。雖然仍處于起步階段，在2018年，創(chuàng)新將超越加密貨幣，成為分析和數(shù)據(jù)管理的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用。

此外，連接和分析將會(huì)被納入?yún)^(qū)塊鏈的賬簿。但最終，更大的好處可能在于通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的沿襲性和真實(shí)性。

趨勢(shì)#8：分析變?yōu)闀?huì)話(huà)式

分析的消費(fèi)和交互作用重點(diǎn)已經(jīng)處于拖放式儀表板列表框和/或可視化板塊很長(zhǎng)時(shí)間了。雖然這一板塊仍有剩余利潤(rùn)，現(xiàn)今有越來(lái)越多的方法可以被歸類(lèi)為“會(huì)話(huà)分析”，簡(jiǎn)化了分析，發(fā)現(xiàn)和修飾語(yǔ)言的過(guò)程，使得用戶(hù)可以輕松地得到他們需求的那一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。它包括了這包括自然語(yǔ)言查詢(xún)、處理和生成等技術(shù)，通過(guò)搜索和語(yǔ)音增強(qiáng)。這一技術(shù)在API集成，可視化助手和他們的聊天機(jī)器人的幫助下，提供了全新的交流理念。但它并不是萬(wàn)能的。雖然開(kāi)箱即用的功能看起來(lái)很新穎，但真正的價(jià)值在于將它放在特定的用例和業(yè)務(wù)流程的上下文環(huán)境中。

趨勢(shì)#9：報(bào)告被重新定義。目前仍處于研究中

我們發(fā)現(xiàn)不是每個(gè)人都愿意，或是有時(shí)間來(lái)，每次都詳細(xì)地探索他們的數(shù)據(jù)。事實(shí)上，我們將看到不同用戶(hù)使用不同級(jí)別的技能組。這意味著要在合適的時(shí)間地點(diǎn)，從正確的人那里取得正確的信息和內(nèi)容。在此進(jìn)程中，越來(lái)越多的人將被賦予數(shù)據(jù)和分析能力。

趨勢(shì)#10：分析變?yōu)槌两?/strong>