数据分析、大数据、人工智能和数据科学是当前场景中的热门关键词。企业希望采用数据驱动的模型来简化业务流程，并根据数据分析见解做出更好的决策。

随着疫情对全球各行各业的影响，中小企业和大型企业别无选择，只能在更短的时间内适应变化。这导致对数据分析和数据科学的投资增加。数据已成为几乎每个组织的中心点。

随着企业依靠数据分析来避免和克服若干挑战，我们看到了行业中出现的新趋势。Gartner 的 2021 年人工智能趋势就是一个发展的例子。这些趋势分为三个主要方面——加速变革、实现业务价值以及一切（数据和洞察力）的分布。

在本博客中，我们将着眼于 2021 年主导的数据科学发展，并了解大数据和数据分析如何成为每个企业固有的一部分，无论行业如何。

1. 云端大数据

数据已经在大量生成。问题在于在一个地方收集、标记、清理、结构化、格式化和分析大量数据。如何收集数据？在哪里存储和处理它？我们应该如何与他人分享这些见解？

数据科学模型和人工智能来救援。然而，数据的存储仍然是一个问题。据发现，大约 45% 的企业已将其大数据迁移到云平台。企业越来越多地转向用于数据存储、处理和分发的云服务。2021 年的主要数据管理趋势之一 是使用公共和私有云服务进行大数据和数据分析。

2. 强调可操作的数据

如果您不知道如何处理数据，那么原始、非结构化和复杂格式的数据有什么用？重点是汇集大数据和业务流程的可操作数据，以帮助您做出正确的决策。

除非对数据进行分析以得出可行的见解，否则投资昂贵的数据软件不会产生任何结果。正是这些见解可以帮助您了解您的业务的当前位置、市场趋势、挑战和机遇等。可操作的数据使您能够成为更好的决策者并为业务做正确的事情. 从安排企业中的活动/工作、简化工作流程以及在团队之间分配项目，来自可操作数据的洞察力可帮助您提高业务的整体效率。

3. 数据即服务——市场中的数据交换

数据现在也作为服务提供。这怎么可能？

您一定看过嵌入 Covid-19 数据以显示某个地区的病例数或死亡人数等的网站。这些数据由提供数据即服务的其他公司提供。企业可以将这些数据用作其业务流程的一部分。

由于它可能会导致数据隐私问题和复杂化，因此公司正在制定程序，以最大限度地降低数据泄露的数据风险或引发诉讼。数据可以从供应商的平台转移到买方的平台，几乎没有或没有任何干扰和数据泄露。市场中用于分析和洞察的数据交换是  2021 年重要的数据分析趋势 之一。简称DaaS。

4. 增强分析的使用

什么是增强分析？AA 是一个数据分析的概念，它使用人工智能、机器学习和自然语言处理来自动分析海量数据。通常由数据科学家处理的事情现在正在自动化地实时提供洞察力。   

企业处理数据并从中获得洞察所需的时间更少。结果也更准确，从而导致更好的决策。从协助数据准备到数据处理、分析和可视化，AI、ML 和 NLP 可帮助专家探索数据并生成深入的报告和预测。来自企业内部和企业外部的数据可以通过增强分析进行组合。

5. 云自动化和混合云服务

公有云和私有云的云计算服务自动化是通过人工智能和机器学习实现的。AIOps 是用于 IT 运营的人工智能。通过提供更多的数据安全性、可扩展性、集中式数据库和治理系统以及低成本的数据所有权，这正在改变企业看待大数据和云服务的方式。

2021 年的大数据预测之一是混合云服务的使用增加。混合云是公共云和私有云平台的融合。

公共云具有成本效益，但不提供高数据安全性。私有云更安全，但价格昂贵，并不是所有中小企业的可行选择。可行的解决方案是平衡成本和安全性以提供更高的敏捷性。混合云有助于优化企业的资源和性能。

6.专注边缘智能

Gartner 和 Forrester 预测，边缘计算将在 2021 年成为主流流程。边缘计算或边缘智能是在靠近网络的地方进行数据分析和数据聚合的地方。行业希望利用物联网 (IoT) 和数据转换服务将边缘计算整合到业务系统中。

这会带来更大的灵活性、可扩展性和可靠性，从而提高企业的绩效。它还可以减少延迟并提高处理速度。当与云计算服务相结合时，边缘智能允许员工远程工作，同时提高生产力的质量和速度。

7. 超自动化

2021年数据科学的另一个主导趋势 是2020年开始的超自动化。Gartner研究副总裁Brian Burke曾经说过，超自动化是不可避免和不可逆转的，任何可以自动化的东西都应该自动化以提高效率。

通过将自动化与人工智能、机器学习和智能业务流程相结合，您可以在企业中实现更高水平的数字化转型。高级分析、业务流程管理和机器人流程自动化被认为是超自动化的核心概念。未来几年，这一趋势都将增长，更加强调机器人过程自动化 (RPA)。

8. 大数据在物联网 (IoT) 中的使用

物联网 (IoT) 是嵌入软件、传感器和最新技术的物理事物网络。这允许网络上的不同设备相互连接并通过互联网交换信息。通过将物联网与机器学习和数据分析相结合，您可以增加系统的灵活性并提高机器学习算法提供的响应的准确性。

虽然许多大型企业已经在其业务中使用物联网，但中小型企业也开始顺应潮流，并具备更好的数据处理能力。当这种情况如火如荼地发生时，势必会颠覆传统的业务系统，并导致业务系统和流程的开发和使用方式发生巨大变化。

9. 数据清洗自动化

对于 2021 年的高级分析，仅有数据是不够的。我们已经在前面提到过，如果大数据不够干净，无法进行分析，那么大数据将毫无用处。它还指不正确的数据、数据冗余和没有结构或格式的重复数据。

这会导致数据检索过程变慢。这直接导致企业损失时间和金钱。在很大程度上，这种损失可以以百万计。许多研究人员和企业正在寻找自动化数据清理或清理的方法，以加快数据分析并从大数据中获得准确的见解。人工智能和机器学习将在数据清洗自动化中发挥重要作用。

10. 自然语言处理的使用增加

它被称为 NLP，最初是人工智能的一个子集。它现在被认为是用于研究数据以发现模式和趋势的业务流程的一部分。据说 NLP 将在 2021 年用于从数据存储库中立即检索信息。自然语言处理将能够访问质量信息，从而产生质量洞察力。

不仅如此，NLP 还提供对情绪分析的访问。这样，您将清楚地了解客户对您的业务和竞争对手的想法和感受。当您了解您的客户和目标受众的期望时，为他们提供所需的产品/服务并提高客户满意度变得更加容易。

11. 用于更快分析的量子计算

数据科学的热门研究课题之一是量子计算。谷歌已经在做这方面的工作，其中的决定不是由二进制数字 0 和 1 做出的。这些决定是使用名为 Sycamore 的处理器的量子位做出的。据说这个处理器可以在 200 秒内解决一个问题。

然而，量子计算还处于早期阶段，需要进行大量微调才能被不同行业的一系列企业采用。尽管如此，它已经开始让人感觉到它的存在，并将很快成为业务流程中不可或缺的一部分。使用量子计算的目的是通过比较数据集来整合数据以加快分析速度。它还有助于理解两个或多个模型之间的关系。

12. 使人工智能和数据科学民主化

我们已经看到 DaaS 是如何出名的。现在同样适用于机器学习模型。由于对云服务的需求增加，人工智能和机器学习模型更容易作为云计算服务和工具的一部分提供。

您可以联系印度的数据科学公司，使用 MLaaS（机器学习即服务）进行数据可视化、NLP 和深度学习。MLaaS 将是预测分析的完美工具。当您投资 DaaS 和 MLaaS 时，您无需在企业中建立专属的数据科学团队。这些服务由离岸公司提供。

13. 机器学习自动化（AutoML）

自动化机器学习可以自动化各种数据科学过程，例如清理数据、训练模型、预测结果和见解、解释结果等等。这些任务通常由数据科学团队执行。我们已经提到了如何自动化数据清理以加快分析速度。当企业在其业务中采用 AutoML 时，其他手动流程也将效仿。这仍处于发展的早期阶段。

14. 用于高维数据分析的计算机视觉

Forrester 预测，超过 1/3 的企业将依靠人工智能来减少工作场所的中断。covid-19 大流行的出现迫使组织对业务流程进行一些重大改变。远程工作设施已成为大多数企业的必要条件。同样，自动化被认为是比依赖工人和人情味更好的选择。

使用计算机视觉进行高维数据分析是 2021 年的数据科学趋势之一 ，可帮助企业检测不一致、执行质量检查、确保安全实践、加快流程并执行更多此类操作。尤其是在制造业中，CV 使自动化生产监控和质量保证成为可能。

结论

未来几年，数据科学将继续成为人们关注的焦点。我们将看到更多这样的发展和创新。对数据科学家、数据分析师和人工智能工程师的需求将会增加。采用最新业务变化的最简单方法是聘请数据分析公司。

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