2016年, 商业智能和数据分析领域的新趋势

在2016年，咱们依然将看到商业世界会发生巨大的变化。新的数据分析工具将出现，给公司提供更多的业务情报、业务指导和市场操做策略。具体说来，咱们在这一年将会看到什么呢？

1946年2月14日，地球上第一台电子计算机诞生。在这70年的岁月里，信息科技深入地改变了人类社会。尤为是在新世纪里，互联网和大数据引领变革的潮流，人类历史掀开了最为绚烂的一页。

数据分析人员将有更大的做用和影响力

一个颇有趣的预测变化：数据科学家成为不少行业的新星。例如，哈佛商业评论认为数据专家是21世纪最性感的工做，由于他们具备愈来愈大的影响力。这些变化主要是由于需求驱动。调查发现公司对Python程序员的需求2014年竟增长了96%，而计算机系统分析员和信息调研人员的需求也毫无心外地增长。

Brian Dirking在Alteryx工做，该公司为客户提供数据可视化操做和数据处理服务。当谈到2016年的变化时，Dirking说数据分析人员将会在决策中发挥更大的影响力，在会谈桌上得到更多的席位

Dirking介绍了一个调查结果事例，该调查结果改进了数据分析过程，并节省了数据分析时间。他指出：咱们将会更加认同数据分析人员。还说道随着数据分析工具的改善，数据分析人员将会给企业作出更大的贡献。

位置分析的重要性

2016年的另外一个驱动力将会是地理位置分析和地理空间工具，它们能让企业更好地把握市场动态。好比，Dirking谈到的商场布局策略可以使企业利润飙升。

他说：这是一些行业的紧要处。他的公司使用交通时段分析来处理数据得出市场模型的案例，给不少大企业留下了深入的印象。他还谈到特定实体店内细微的顾客行为。

他说：人们是怎样逛商店的以及他们都看什么东西，变得很是重要。而且谈到移动数据分析也能够应用在其余领域，如：运动和医学。

业务人员和IT人员的合做

人们在商业现代化发展的进程中，已经看到不一样角色和部门之间的界限模糊了不少。好比：许多企业都要求IT人员跟业务人员或非技术人员的一体化合做，这样有利于工做过程的无缝衔接，而更多的人将享用数据分析的好处。

Dirking说：人们一旦知道了一个问题，他们就会发现另外一个问题。他说，传统的工做方式是将IT人员和业务人员分红两个独立的阵营，这曾经是不错的。如今，经过创建二者之间的联系，公司能够提升工做效率和总体能力。由正确的人使用正确的数据，企业才能作出更好的决策。

预测性分析和数据发现的影响

经过收集不一样类型的数据，公司能够创建更复杂的可视化模型，这将有助于他们采起准确的行动。例如：Dirking提到的菜篮子分析，把更好的数据模型展现给公司，让他们知道顾客在买什么，甚至他们未来最有可能买什么。

Dirking说：它展现了不少新的东西，这些东西若是你只是拥有数据的话，是得不到的。从CRM到销售，预测性分析和下一代商业智能将注定要改造购物车的内容。

Spark成为主流

另外一个趋势与Alteryx看到的同样，即Spark将代替传统的Apache MapReduce Hadoop。

从前，存储装置经过电脑的物理集群读取和处理数据。那时，使用MapReduce管理这些分散的物理机颇有意义。

随着网络可视化和其它技术的进步，推出了新的、内存大的、容易升级的系统。Dirking说：经过灵活处理数据的方法完善这些新的系统。总的来讲，咱们预期看到一个新的趋势新的数据分析工具更适合虚拟运行环境，如虚拟机或容器环境。

云将与你同在

Dirking提到，当你观察技术市场的时候，另外一个预测就很明显了。就是近几年崛起的云计算，它的发展尚未中止。相反，咱们看到云将供应商系统分红了不一样的领域。关因而使用私有云仍是公有云，或是混合方案的讨论已经开始。无论公司选择哪种方案，它们都有一个共同点：采起常规的作法，为了充分利用云供应商提供的按需使用、可升级的系统，把成本高的硬件维护和相关工做外包出去。云应用的预测报告发现：大多数受访者称他们的公司已经扑向云计算的浪潮中。

IT巨头正在使用云服务代管各类强大的数据分析工具。像Salseforce公司以客户关系管理为中心，其它更多的公司的则搞综合分析服务。Dirking说：Alteryx已经看到，不少客户使用诸如亚马逊的Redshift和微软的Azure以及可升级的、灵活处理数据的云服务。

Dirking说：这些进展，不只让人们能快速升级系统，并且还能访问移动端数据。

Alteryx与它的合做伙伴Tableau、Cloudera将举办一个网络研讨会简评这些预测，并向到会的人讲解数据-一种新的有价值的资产，为什么将会愈来愈有用。

具体应用案例

上面所谈的数据预测分析技术进展，正在用不一样的方法影响不一样的市场。

例如：一个最近的博文讨论到，运动团队如足球、橄榄球队是怎样利用数据分析肯定队员的位置或是他们应该在哪比赛。由于新的数据驱动策略的应用，可以为他们带来新的球迷，而且让队员在运动中得到不一样的体验。

数据分析在医疗保健方面的应用。假设一家大公司不得不使用一个半衰期很短同位素治疗癌症。天天，公司都要考虑生产多少个同位素，什么时间以及在哪儿使用。在交通时间分析法以前，有不少低效的路径选择方法。可是当你确切地知道运货须要多长时间时，你就能采起更恰当的行动，给公司和他们的客户节约资金、节省时间，让他们把更多的精力投入到将来的发展中。咱们能够打赌说，这个时间预测分析也是能够挽救更多的生命的。

在新的一年里，让咱们一块儿看着上述的预测变成现实吧！

转载自36大数据

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