流媒体设备的广泛可用性、巨大的数据量、廉价的存储平台和托管的分析基础设施共同促成了快速采用高级分析各种形状和规模的企业。任何消息灵通的企业现在都可以利用外包分析平台并从其数据中提取最大价值。这种商业分析的“民主化”不仅在企业内部可见，而且在整个企业中都是可见的。

据 IDC 称，随着云计算简化物联网数据管理，未来几年，超过 90% 的物联网 (IoT) 数据将在云平台上可用。大数据分析：面向未来的政府指出尽管与行业相比，政府部门在采用大数据分析方面有些缓慢，但政府机构现在意识到高级分析可以通过公民参与帮助他们实现更高的治理。

大数据趋势显示 IDC 已经预测，大数据市场以及商业分析市场预计将从 2018 年的 1301 亿美元增长到 2020 年的超过 2030 亿美元。向“数据驱动的决策制定”的根本“文化转变”是大数据分析突然兴起的主要原因。

现代数据分析师必须在技术上做好准备，以应对来自新数据通道的非结构化、半结构化和混合数据等数据多样性带来的挑战。分析的未来：所有的炒作是关于什么的？表明 ML 和 AI 对分析的贡献比以往任何时候都更加重要。

情绪分析是一个可能不会掩盖其他类型分析的领域，尤其是在拥有印刷媒体和电视频道的营销世界中。在线消费者可能越来越多地通过他们在社交媒体或聊天会话中表达的情绪来评估，但大量的消费者分析仍然在“非现场”世界进行。看看消费者是否在不同的媒体上以不同的方式表达他们的购买情绪将会很有趣。

Gartner 表示自助服务分析将继续存在

加特纳的到 2019 年，自助分析和 BI 用户将产生比数据科学家更多的分析提供以下关键见解：

具有自助分析技能的业务用户将超过数据专业人员的分析输出
自助分析平台将完全依靠其治理模型的优点以及支持自由形式数据探索的能力而生存。
数据科学团队必须及时指导有能力的业务用户使用自助服务工具。
云计算、大数据和物联网的融合

据领先的行业观察家 Gartner 称，自助分析和 BI 用户到 2019 年，将共同输出比数据科学家更多的分析。自助分析和支持人工智能的 BI 平台是当前业务场景中的两个明显趋势；“分析民主化”正在全球商业领域成为现实。随着更新和更好的数字化企业加入最新的工业革命，云、物联网、机器学习和大数据等有前途的技术必将在未来五年内彻底改变企业的经营方式。很快，我们将不需要技术专家来提供明智的业务决策。

大数据、物联网和云计算的融合，共创美好未来表明尽管大数据、物联网和云计算开始时是明显不同的技术领域，但大数据推动了物联网和云在企业中的高度采用，因为这两种技术都对大数据分析做出了重大贡献。

根据福布斯，大约一半的企业愿意采用“云优先”策略，只是为了从大数据分析中获得最大价值。据 Forrester 称，随着企业在其分析平台中寻求成本、控制和灵活性之间的完美平衡，大约 50% 的企业将在 2018 年采用“公有云优先”政策。

指向和点击分析仍将统治企业

福布斯等行业观察家提供了广泛研究的数据，确定只有四分之一的企业将使用带有点击式分析系统的“对话界面”，这表明传统的查询语言仍在大量使用。尽管 LNG 和 NLP 等自然语言收费正在成为大多数分析平台的事实上的标准，但并非每个用户都准备好使用自然语言。

点击式平台还有另一个显着的特点：现成的 ML 算法来处理大多数分析任务。随着企业学会依赖实时分析解决方案，人工智能平台将在那里为客户提供建议和即时报价。

点击式智能分析平台的第三个特点是结构化和非结构化数据的轻松“网格化”；与深度学习作为数据分析向导的出现，业务用户可以忘记文本分析的旧的、麻烦的日子。

洞察中心可能是组织的新规范

近三分之二的企业组织将部署洞察中心来满足客户对信息日益增长的需求。这一趋势将超越传统商业模式中的集中式和分布式信息渠道。

随着越来越多的企业依赖外包 BI 和分析功能，洞察即服务 (IaaS) 市场可能会翻倍。这一趋势将极大地帮助中小型企业，因为他们没有必要的资金和资源来建立复杂的分析中心。Forrester 预测，近 80% 的公司将在 2018 年依赖外包洞察。

学术校园将与行业携手提供分析服务

许多领先的杂志和贸易出版物都指出，校园正在迅速成为企业在人工智能分析活动中值得信赖的合作伙伴。随着拥有著名数据科学人才的大学或学术研究中心证明他们在使用先进的分析技术解决复杂业务问题方面的能力，这一趋势将继续下去。

智能企业的兴起

Microstrategy 的文章标题为2018 年智能企业值得关注的 8 个分析趋势明确指出，业务分析的未来向“智能企业”招手，它必须时刻准备好抓住每一个监管或技术机会，以实现业务增长和利润。随着企业越来越多地采用云优先战略，并且许多企业投入资源开发卓越洞察中心，IaaS 市场将蓬勃发展并满足更多企业的分析需求，而这在几年前是不可能的。

这个“智能企业”的一个分支趋势将是数据科学流中的重点人才获取。商业高等教育论坛（BHEF）和普华永道联合发布投资美国的数据科学和分析人才：行动案例，这表明 2020 年与数据科学和分析相关的职位将上升到惊人的 270 万个。

实时和批量分析的融合

无论精通技术的业务用户多么希望通过自然语言交互和实时计算进行分析，他们总是需要将实时数据与历史数据进行比较。以一家零售店为例，它使用物联网数据监控流量：这里的分析师将需要历史销售数据以及实时流量数据来推荐销售人员的最佳分布。这种实时和历史数据的网格化能够提供可行的见解

博文塑造数据分析未来的 10 大趋势确认物联网市场可能在 2017 年至 2022 年的五年内从 1705.7 亿美元增长到 5610.4 亿美元。连接的数据设备也将产生连接的数据，这意味着人工智能平台的机器智能将发挥关键作用建立实时数据和死数据之间的关系并提供更准确的结果。

流式分析的案例见流分析：对未来的预测，其中指出 Netflix 通过跟踪与全球 7500 万客户的观看习惯相关的“地点、时间、方式和内容”，在实时分析上建立了自己的财富。

流式分析还帮助汽车保险行业根据个人驾驶数据（驾驶习惯和过去驾驶记录的风险分析）制定更加个性化的保险政策。

这两个例子都证明了今天的企业需要的不仅仅是简单的数据收集和处理。数据分析团队希望实时捕获和监控消费者数据，以便他们可以通过警报、通知和建议立即做出响应，从而实现真正个性化的消费者体验。

双刃剑：支持人工智能和机器学习的预测分析

如今，越来越多的全球企业正在采用支持人工智能的分析平台。随着托管分析平台、流媒体设备、大数据成为主流以及数据存储变得便宜以及打包算法等最近的发展，大多数企业现在可以执行复杂的分析任务。随着支持 AI 的分析平台越来越自动化并通过 ML 和 DL 功能进行调整，未来几代分析师将不必成为拥有高级数据科学学位和多年技术经验的超级技术人员。

普通业务用户会发现现代分析和 BI 平台易于使用。随着数据清理、数据建模和数据预处理等主要分析任务的自动化，公民数据科学家将能够将他们的领域知识应用于功能强大的分析系统中的可用数据。未来，业务分析师可能只需要学会提出正确的查询，就可以从他们的智能系统中获得准确的答案。有关这方面的更多信息，请参阅机器学习支持分析的未来.

分析的未来：一些统计数据

以下是关于 Analytics 未来的一些很酷的统计数据：

今年，深度神经网络 (DNN) 将成为 80% 的数据科学工具箱中的标准组件。
明年（2019 年），公民数据科学家将输出比实际数据科学家更多的分析。到 2020 年，超过 40% 的数据科学活动将实现自动化，鼓励更多公民数据科学家参与。
明年（2019 年），自然语言生成 (NLG) 将成为 90% 的分析和 BI 解决方案的标准功能。此外，50% 的分析查询将来自搜索、NL 查询或语音，或来自自动来源。
分析的未来

根据数学与分析学助理教授的说法 佛罗里达理工大学，博士。亚萨那修斯·根蒂米斯，分析的未来在于成功的团队建设。未来的数据科学家必须愿意与学科专家合作，以便在商业分析项目中最好地利用机器学习或深度学习技术。数据专家变得越来越老练，对他们捕获的数据的了解也越来越多，但最终，中小企业必须通过令人信服的故事来传达数据中的智慧。

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