2023 年數據和分析趨勢

在數字營銷趨勢中，大數據和分析是當今營銷界最具創新性的兩個領域。 根據 DataToBiz 的一份報告，到 2027 年全球大數據市場收入將超過 1000 億美元。

大數據分析是最強大的技術趨勢之一，正在徹底改變全球多個行業，從醫療保健到第四次工業革命。 得益於雲應用程序，公司現在可以實時監控和分析數據，並以前所未有的速度進行改進。

這項技術無疑將成為未來幾個月的互聯網話題，讓我們來看看2023 年數據和分析的主要趨勢。

2023 年數據和分析趨勢

1）數字化轉型

隨著我們深入研究物聯網、機器學習和大數據，數字化轉型正在全方位推動技術發展。

2020 年有 97 億台設備連接到互聯網； 到 2030 年，這一數字預計將達到 294 億。 這些設備產生的海量數據意味著大數據在我們世界中的作用只會越來越大。

與此同時，人工智能將在數據處理中發揮越來越重要的作用，因為它對於從我們積累的海量數據中提取意義至關重要。 在未來的歲月裡，我們將繼續尋找新的數字化轉型應用。

2) 商業智能

商業智能 (BI) 使用軟件和服務來提供可操作的信息，為用戶提供有關其業務狀態的詳細結論。 在未來的歲月裡，這門學科將繼續發展並滲透到所有領域。 我們將看到它對戰略和戰術業務決策的影響。

預測表明，到 2025 年， BI 和分析市場的全球價值將達到 180 億美元，因此我們預計會看到各個層面的增長。 協作 BI 將提供有價值的信息，而無需知道如何使用專門的平台，從而使非技術用戶更容易訪問數據。

3）雲技術

超過 70% 的企業已將至少一部分工作負載遷移到公共雲，預計未來幾年雲採用率會更高。 根據麥肯錫的一項研究，企業雲支出超出預算 23% ，其中約 30% 的支出沒有得到適當利用。

雲原生技術是我們業務和 IT 結構的唯一可持續解決方案，因為它們在不斷發展。 但由於它們的複雜性，需要標準化的自助服務工具，讓非技術用戶也能收集、分析和解釋數據。

4）數據即服務（DaaS）

據估計，到 2023 年，數據即服務 (DaaS) 市場的收入將達到 110 億美元。 這個行業已經達到了這樣一個地步，即使是規模較小的參與者也可以輕鬆進入該行業並創造收入。 即使是最極端的利基市場也可以從數據中獲取價值。

如果貴公司生成的數據可以為他人提供價值，那麼數據即服務可能是一種有趣的創收方式。 因此，現在是重新考慮您的數據產品並發現新的貢獻方式的好時機。

5) 技術與健康

健康和保健部門在我們的生活中起著主導作用，數據是其中非常重要的一部分。 例如，醫療服務部門正在尋找與患者溝通的新方式，公司也在努力尋找和實施改善員工健康的策略。

公司現在有能力從世界各地收集醫療數據，並以新的方式使用它來比以往更早、更快地確定治療方法。 未來，我們希望這一趨勢有助於為人們創造更高效的醫療系統。

6) 無人駕駛車輛

多年來，我們一直聽說自動駕駛，但現在它更接近成為現實。 Alphabet 的自動駕駛汽車公司 Waymo 已經在其位於鳳凰城和舊金山的地點使用自動駕駛汽車。 自 2020 年以來，沃爾瑪也一直在阿肯色州使用自動駕駛汽車計劃。

來源：Arstechnica

隨著公司繼續使用從這些早期自動駕駛項目實驗中獲得的數據，唯一可能的前進方式就是繼續前進。 在未來幾年，大數據將有助於進一步確定將無人駕駛汽車安全高效地融入我們生活的方式，讓每個人都能受益。

7) 大數據助力氣候變化研究

為了在應對氣候變化的鬥爭中取得進展，辯論和要實施的行動絕對必須由數據驅動。

用可靠的數據支持應對氣候變化的組織的預測將有助於超越爭論，並開始在全球範圍內開展合作，以實施應對這一威脅所需的行動。

大數據提供了關於地球上實際發生的事情的公正信息來源，並結合人工智能和分析等技術，將有助於確定協調政府和企業之間努力的最有效行動。

8) 實時分析在大流行後獲得關注

在 2020 年 covid 大流行期間，數據不僅有助於尋找治療方法和疫苗，還有助於管理人群和保持社交距離。

例如，智能監控攝像頭可以計算進出場地的人數，並在達到最大容量時發出警報。 它們還可以放置在產生瓶頸的關鍵點，並檢測人流變得過於密集而難以保持社交距離的時間。

多年來，數據的另一個有趣用途是識別熱點和傳染模式，例如，超級傳播者的存在。

既然我們已經超越了社會距離措施，我們預計在未來幾個月內，這些進步將有助於數據科學的總體發展。

9）更多的自然語言處理（NLP）

大數據、人工智能、物聯網和機器學習正在打破技術與人之間交互的障礙。 自然語言處理 (NLP) 使我們能夠以更人性化的方式處理所有這些技術。

自然語言處理讓人類和機器能夠“平等地”交流，這有助於消除疑慮並鼓勵採用新技術。

由於 PLN，用戶將能夠輕鬆地與智能係統交互，而無需克服學習曲線。 這將使新技術以更加舒適和自然的方式融入他們的日常生活。

10) 大數據分析自動化

自動化是當今數據環境中轉型的最大驅動力之一。 特別是，大數據分析自動化是最有前途的領域之一，我們相信該領域將在 2023 年及以後獲得突出地位。

分析過程自動化 (APA) 將為組織提供大量信息和預測能力，尤其是與計算能力在決策過程中的作用相關的信息和預測能力。 結果將是使用它的公司將能夠更有效地產生結果和降低成本。

11) 增強分析

通過結合人工智能和機器學習協議，增強分析在數據收集、處理和共享方面發揮著革命性的作用。 他們高度複雜的算法能夠產生上下文感知建議、自動執行任務和分析對話。

在某些特定領域，例如國防或交通，增強分析將使不斷增長的業務數據合理化，並將應用於越來越多的領域，這將進一步提高其有效性。

在未來幾年，增強分析的重要性將與增強消費者攜手並進：商業用戶將使用自動化、上下文、移動和自然語言功能作為其分析過程的一部分。

12) 大數據安全分析

由於數字化的極速發展，傳統的數據安全策略滯後，導致網絡犯罪和數據安全漏洞增加。 從邏輯上講，這引起了公司的關注。

在這種情況下，大數據安全分析可以提供很大的幫助，因為它們有助於近乎實時地收集、存儲和分析大量安全數據。 因此，它們有助於有效地檢測和應對威脅。

大數據安全分析使處理和管理大量數據以防止網絡攻擊成為可能。

13）機器人過程自動化（RPA）

機器人過程自動化或 RPA 是一項尖端技術，它允許創建、部署和管理機器人，通過與數字系統和軟件交互來模仿人類行為。

RPA 的巨大優勢在於，它可以在沒有人為錯誤的情況下高速執行大量工作。 因此，我們相信它將越來越多地被重視準確性和效率的行業和公司所採用。 因此，我們認為這是 2023 年及以後的關鍵數據和分析趨勢之一。

14）人工智能即服務（AI as a service or AIaaS）

AI 即服務由提供高級 AI 功能以換取訂閱費的外部實體組成。

這一趨勢對於中小型公司尤為重要，因為它將有助於在不需要內部能力的情況下利用人工智能的力量。

人工智能即服務的應用包括客戶服務、數據分析和生產自動化。 它是一種易於訪問、具有成本效益、透明且可擴展的技術，因此我們相信它具備成為未來數據和分析參與者之一的一切條件。

15) 預測分析

根據 IBM 的定義，預測分析是高級分析的一個分支，它使用歷史數據與統計建模、數據挖掘技術和機器學習的組合來預測未來結果。

隨著數據的興起，對於想要識別風險和機遇並尋求適當解決方案的公司而言，預測分析將變得不可或缺，尤其是在天氣、醫療保健或科學研究等領域。

16) 遷移到雲端

雲遷移是基於按需自助服務環境，將數據、工作負載、IT 資源或應用程序等數字資產遷移到雲基礎架構的過程。

雲遷移對企業有很大好處，因為它可以在不確定性最低的情況下實現實時性能和效率。 由於這些優勢，越來越多的公司將把他們的數字資產遷移到雲端，以提高業務運營的盈利能力、敏捷性和創新性。