今年數(shù)據(jù)分析的優(yōu)先事項發(fā)生了變化。增長因素和業(yè)務(wù)優(yōu)先級不斷變化。不要眨眼，否則您可能會錯過領(lǐng)先的組織正在進(jìn)行的現(xiàn)代化分析和數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境。

商業(yè)智能（BI）是由Dresner Advisory Services首席研究官Howard Dresner于1989年創(chuàng)造的一個總稱，指的是最終用戶訪問和分析企業(yè)數(shù)據(jù)的能力。根據(jù)Dresner的說法，在2018年12月的網(wǎng)絡(luò)研討會上，2018年進(jìn)行的新的初步研究顯示了三個主要趨勢，這些研究將影響2019年分析和數(shù)據(jù)倉庫市場的增長：

• 大數(shù)據(jù)技術(shù)和體系結(jié)構(gòu)現(xiàn)在是商業(yè)智能（BI）傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫選項的主流替代品。
• 自然語言分析和流數(shù)據(jù)分析是影響市場的新興技術(shù)。
• 云計算已經(jīng)超越了臨界點，大多數(shù)組織都樂于將關(guān)鍵數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序遷移到公共云。

大數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)

Dresner最終用戶研究表明，大數(shù)據(jù)使用案例的采用率已大幅提升，并已成為支持分析的主流方法。2015年，只有17％的受訪組織擁有大數(shù)據(jù)實施。僅僅三年之后，這個數(shù)字在2018年增加了兩倍多，達(dá)到59％。

最常見的大數(shù)據(jù)用例是數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化。大數(shù)據(jù)架構(gòu)用于增強(qiáng)不同的應(yīng)用程序，與數(shù)據(jù)倉庫一起或以離散方式運(yùn)行。大數(shù)據(jù)實現(xiàn)甚至可以完全用數(shù)據(jù)湖替換數(shù)據(jù)倉庫。

其他常見用例包括客戶/社交分析，預(yù)測性維護(hù)，點擊流分析，欺詐檢測和物聯(lián)網(wǎng)。

Dresner說，組織開始在整個企業(yè)中分發(fā)大數(shù)據(jù)用例，只要它們有意義。在數(shù)據(jù)類型和組織想要訪問的數(shù)據(jù)源方面，生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)存在巨大的多樣性。在所有這些用例中，組織正在處理大量數(shù)據(jù)，通常是運(yùn)動中的數(shù)據(jù)，這使得它們非常適合大數(shù)據(jù)架構(gòu)。

自然語言分析和流媒體數(shù)據(jù)分析

鑒于像谷歌這樣的搜索引擎以及像Alexa和Google Home這樣的語音響應(yīng)系統(tǒng)無處不在，你會認(rèn)為自然語言，基于搜索的分析和商業(yè)智能已經(jīng)成為組織中的常態(tài)。

Dresner的研究表明，自然語言分析和流數(shù)據(jù)分析的新興技術(shù)在過去一年中的重要性日益凸顯。

自然語言分析（包括自然語言查詢和自然語言生成）是將語言或書面語言查詢轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以理解的內(nèi)容然后查詢數(shù)據(jù)庫以獲得結(jié)果和分析的能力。根據(jù)Dresner的調(diào)查，盡管自然語言分析是一種新興技術(shù)，但從2017年到2018年，自然語言分析的優(yōu)先級增加了23％。

流媒體數(shù)據(jù)分析，即分析大量運(yùn)動數(shù)據(jù)的能力，在過去一年中獲得了更大的吸引力。超過75％的受訪者表示流媒體數(shù)據(jù)分析對他們的業(yè)務(wù)非常重要。

雖然自然語言分析和流媒體數(shù)據(jù)分析的優(yōu)先級仍然相對較低，但這些新興技術(shù)在過去一年中的重要性顯著下降。只要您有合適的用例，兩者都可以在市場上占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。這意味著您需要教育自己了解這些技術(shù)的適用范圍，它們?nèi)绾沃С帜臉I(yè)務(wù)以及用戶可能是誰。

只要您確定適當(dāng)?shù)挠美陀脩暨x區(qū)，就有真正的市場機(jī)會。

云計算

云計算已經(jīng)成為一個成熟的市場，Dresner已經(jīng)追蹤了七年多。BI需要大量數(shù)據(jù)，使公共云成為具有吸引力且經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。如今，超過50％的受訪組織目前正在使用或計劃將公共云用于BI。

通過教育和市場觀察，組織現(xiàn)在將公共云視為實施其應(yīng)用程序的相對安全的地方。

現(xiàn)代化分析和數(shù)據(jù)倉庫

Arcadia Data和Cloudera客戶反映了（并且真正推動）市場上的相同趨勢。在處理大型，快速和復(fù)雜的數(shù)據(jù)時，您需要能夠?qū)崟r可視化分析和BI。數(shù)據(jù)倉庫用于支持新業(yè)務(wù)流程和模型的方式發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫在分析和BI中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用。查看點播網(wǎng)絡(luò)研討會，深入了解研究見解，并了解更多有關(guān)Arcadia Data和Cloudera如何提供下一代現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫和分析的信息。

由Arcadia Data營銷副總裁Steve Wooledge撰寫

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