2023 年数据和分析趋势

在数字营销趋势中，大数据和分析是当今营销界最具创新性的两个领域。 根据 DataToBiz 的一份报告，到 2027 年全球大数据市场收入将超过 1000 亿美元。

大数据分析是最强大的技术趋势之一，正在彻底改变全球多个行业，从医疗保健到第四次工业革命。 得益于云应用程序，公司现在可以实时监控和分析数据，并以前所未有的速度进行改进。

这项技术无疑将成为未来几个月的互联网话题，让我们来看看2023 年数据和分析的主要趋势。

2023 年数据和分析趋势

1）数字化转型

随着我们深入研究物联网、机器学习和大数据，数字化转型正在全方位推动技术发展。

2020 年有 97 亿台设备连接到互联网； 到 2030 年，这一数字预计将达到 294 亿。 这些设备产生的海量数据意味着大数据在我们世界中的作用只会越来越大。

与此同时，人工智能将在数据处理中发挥越来越重要的作用，因为它对于从我们积累的海量数据中提取意义至关重要。 在未来的岁月里，我们将继续寻找新的数字化转型应用。

2) 商业智能

商业智能 (BI) 使用软件和服务来提供可操作的信息，为用户提供有关其业务状态的详细结论。 在未来的岁月里，这门学科将继续发展并渗透到所有领域。 我们将看到它对战略和战术业务决策的影响。

预测表明，到 2025 年， BI 和分析市场的全球价值将达到 180 亿美元，因此我们预计会看到各个层面的增长。 协作 BI 将提供有价值的信息，而无需知道如何使用专门的平台，从而使非技术用户更容易访问数据。

3）云技术

超过 70% 的企业已将至少一部分工作负载迁移到公共云，预计未来几年云采用率会更高。 根据麦肯锡的一项研究，企业云支出超出预算 23% ，其中约 30% 的支出没有得到适当利用。

云原生技术是我们业务和 IT 结构的唯一可持续解决方案，因为它们在不断发展。 但由于它们的复杂性，需要标准化的自助服务工具，让非技术用户也能收集、分析和解释数据。

4）数据即服务（DaaS）

据估计，到 2023 年，数据即服务 (DaaS) 市场的收入将达到 110 亿美元。 这个行业已经达到了这样一个地步，即使是规模较小的参与者也可以轻松进入该行业并创造收入。 即使是最极端的利基市场也可以从数据中获取价值。

如果贵公司生成的数据可以为他人提供价值，那么数据即服务可能是一种有趣的创收方式。 因此，现在是重新考虑您的数据产品并发现新的贡献方式的好时机。

5) 技术与健康

健康和保健部门在我们的生活中起着主导作用，数据是其中非常重要的一部分。 例如，医疗服务部门正在寻找与患者沟通的新方式，公司也在努力寻找和实施改善员工健康的策略。

公司现在有能力从世界各地收集医疗数据，并以新的方式使用它来比以往更早、更快地确定治疗方法。 未来，我们希望这一趋势有助于为人们创造更高效的医疗系统。

6) 无人驾驶车辆

多年来，我们一直听说自动驾驶，但现在它更接近成为现实。 Alphabet 的自动驾驶汽车公司 Waymo 已经在其位于凤凰城和旧金山的地点使用自动驾驶汽车。 自 2020 年以来，沃尔玛也一直在阿肯色州使用自动驾驶汽车计划。

来源：Arstechnica

随着公司继续使用从这些早期自动驾驶项目实验中获得的数据，唯一可能的前进方式就是继续前进。 在未来几年，大数据将有助于进一步确定将无人驾驶汽车安全高效地融入我们生活的方式，让每个人都能受益。

7) 大数据助力气候变化研究

为了在应对气候变化的斗争中取得进展，辩论和要实施的行动绝对必须由数据驱动。

用可靠的数据支持应对气候变化的组织的预测将有助于超越争论，并开始在全球范围内开展合作，以实施应对这一威胁所需的行动。

大数据提供了关于地球上实际发生的事情的公正信息来源，并结合人工智能和分析等技术，将有助于确定协调政府和企业之间努力的最有效行动。

8) 实时分析在大流行后获得关注

在 2020 年 covid 大流行期间，数据不仅有助于寻找治疗方法和疫苗，还有助于管理人群和保持社交距离。

例如，智能监控摄像头可以计算进出场地的人数，并在达到最大容量时发出警报。 它们还可以放置在产生瓶颈的关键点，并检测人流变得过于密集而难以保持社交距离的时间。

多年来，数据的另一个有趣用途是识别热点和传染模式，例如，超级传播者的存在。

既然我们已经超越了社会距离措施，我们预计在未来几个月内，这些进步将有助于数据科学的总体发展。

9）更多的自然语言处理（NLP）

大数据、人工智能、物联网和机器学习正在打破技术与人之间交互的障碍。 自然语言处理 (NLP) 使我们能够以更人性化的方式处理所有这些技术。

自然语言处理让人类和机器能够“平等地”交流，这有助于消除疑虑并鼓励采用新技术。

由于 PLN，用户将能够轻松地与智能系统交互，而无需克服学习曲线。 这将使新技术以更加舒适和自然的方式融入他们的日常生活。

10) 大数据分析自动化

自动化是当今数据环境中转型的最大驱动力之一。 特别是，大数据分析自动化是最有前途的领域之一，我们相信该领域将在 2023 年及以后获得突出地位。

分析过程自动化 (APA) 将为组织提供大量信息和预测能力，尤其是与计算能力在决策过程中的作用相关的信息和预测能力。 结果将是使用它的公司将能够更有效地产生结果和降低成本。

11) 增强分析

通过结合人工智能和机器学习协议，增强分析在数据收集、处理和共享方面发挥着革命性的作用。 他们高度复杂的算法能够产生上下文感知建议、自动执行任务和分析对话。

在某些特定领域，例如国防或交通，增强分析将使不断增长的业务数据合理化，并将应用于越来越多的领域，这将进一步提高其有效性。

在未来几年，增强分析的重要性将与增强消费者携手并进：商业用户将使用自动化、上下文、移动和自然语言功能作为其分析过程的一部分。

12) 大数据安全分析

由于数字化的极速发展，传统的数据安全策略滞后，导致网络犯罪和数据安全漏洞增加。 从逻辑上讲，这引起了公司的关注。

在这种情况下，大数据安全分析可以提供很大的帮助，因为它们有助于近乎实时地收集、存储和分析大量安全数据。 因此，它们有助于有效地检测和应对威胁。

大数据安全分析使处理和管理大量数据以防止网络攻击成为可能。

13）机器人过程自动化（RPA）

机器人过程自动化或 RPA 是一项尖端技术，它允许创建、部署和管理机器人，通过与数字系统和软件交互来模仿人类行为。

RPA 的巨大优势在于，它可以在没有人为错误的情况下高速执行大量工作。 因此，我们相信它将越来越多地被重视准确性和效率的行业和公司所采用。 因此，我们认为这是 2023 年及以后的关键数据和分析趋势之一。

14）人工智能即服务（AI as a service or AIaaS）

AI 即服务由提供高级 AI 功能以换取订阅费的外部实体组成。

这一趋势对于中小型公司尤为重要，因为它将有助于在不需要内部能力的情况下利用人工智能的力量。

人工智能即服务的应用包括客户服务、数据分析和生产自动化。 它是一种易于访问、具有成本效益、透明且可扩展的技术，因此我们相信它具备成为未来数据和分析参与者之一的一切条件。

15) 预测分析

根据 IBM 的定义，预测分析是高级分析的一个分支，它使用历史数据与统计建模、数据挖掘技术和机器学习的组合来预测未来结果。

随着数据的兴起，对于想要识别风险和机遇并寻求适当解决方案的公司而言，预测分析将变得不可或缺，尤其是在天气、医疗保健或科学研究等领域。

16) 迁移到云端

云迁移是基于按需自助服务环境，将数据、工作负载、IT 资源或应用程序等数字资产迁移到云基础架构的过程。

云迁移对企业有很大好处，因为它可以在不确定性最低的情况下实现实时性能和效率。 由于这些优势，越来越多的公司将把他们的数字资产迁移到云端，以提高业务运营的盈利能力、敏捷性和创新性。