数据分析是解构和检查数据以发现实际模式和趋势的过程。这一过程的自动化程度和精细程度越高，对希望省钱、增加收入、优化效率和与客户接触的公司和组织就越有用。
随着越来越多的数据源可用，技术将跟上步伐:开发新的应用软件，建立有意义的联系，并提供实用的见解。拥有丰富资源的公司可能会选择独立开发这类应用软件，而其他公司可能会寻求外包公司的服务来获得帮助。
但是，定制开发的数据分析软件不一定复杂，也不一定需要一个专家数据分析师来使用。其实随着技术的进步，各种专业人士都可以得到这些重要的建议。以下是使数据分析更有用的五个趋势。
1.自然语言处理
自然语言处理就像数据分析领域的谷歌，因为它允许用户使用人类的自然语言，通过书面或语音输入进行查询。这项技术使数据分析能够被更广泛的专业人员使用，包括前台员工。
这种能力会越来越高级。比如，目前你可能会问，“本财年每位客户的平均支出是多少？”像这样的问题。随着技术的不断发展，你可以接着问，“在本财年和上一财年的10英里半径范围内，每位客户的平均支出是多少？”像这样的问题。
2.增强分析
增强分析使用人工智能和机器学习，为用户提供一种编程方式来找到最重要的见解。为此，它自动梳理一个公司或组织的数据，分析数据，最终返回实用的见解。这种方法只需要手动分析的一小部分时间。预计将减少对数据科学和机器学习专家的需求，同时要求其他角色的专业人员提高数据素养。
Dataversity声称:“技术通过整合人工智能和机器学习技术，使开发、分享和解释分析工具变得更容易，从而颠覆了分析行业。”根据Gartner的说法，增强分析正在成为“新采购数据分析和商业智能以及数据科学和机器学习平台的主要驱动力。”
3.区块链
区块链技术因其在加密货币中的作用而闻名，但它可以用于各行各业的许多任务。因为区块链可以验证数据的有效性，并防止错误信息混入数据分析中，所以它可以增强预测分析。黑客将不得不改变区块链的所有区块来篡改数据。大多数情况下，并不划算。因此，收集到的见解更可靠，因此也更有价值。
根据SmartData Collective的说法:“如果数据科学与区块链相结合，获得的信息变得极其结构化和具体，因此变得更加有用。”区块链还使数据分析应用能够挖掘大量数据，从而使insight更有价值。
4.持续智能
持续智能也叫实时智能。随着云计算、流媒体软件、机器学习和物联网等技术变得越来越先进和互联，这种类型的数据查询变得越来越可能。根据Dataversity的说法，“它处理历史数据和当前数据，以提供决策自动化或决策支持。它根据历史数据和实时数据建议行动。”
这种建议提供了几乎无限的潜力来帮助专业人员开发新的程序，并根据客户偏好和行动的最新数据向客户推销。此外，Dataversity表示:“这项技术有望作为卡车公司、航空公司空公司和铁路等组织的‘核心神经系统’。”这些组织可以用来调整时间表，以最大限度地提高效率和利润。
5.数据结构
数据结构可以实现跨分布式网络的数据无缝共享。Gartner将其定义为“一种定制的设计，它以一种精心协调的方式结合了多种数据集成方法，以提供可重用的数据服务、管道、语义层或API。”换句话说，数据分析应用软件可以组合来自许多数据源的数据，并使用所有数据流进行必要的连接。
根据数据结构提供商Talend的说法，数据结构可以通过“提供一个访问和收集所有数据的单一环境来帮助组织，无论数据位于何处或如何存储，从而消除数据孤岛。”此外，通过消除多种工具，它有助于更快地访问更可靠的数据，并实现“更简单和统一的数据管理，包括数据集成、质量、治理和共享。”
总结
数据分析对各种企业和组织都非常有用，并且变得越来越重要。本文介绍的几个趋势指出了下一个方向，有望提高收入和客户忠诚度，减少浪费和低效，击败竞争对手。
