需要关注的大数据趋势

的，自助式商业智能(BI)为业务用户提供基于视觉的分析。增强分析是自助式商业智能(BI)的下一个步骤。它将机器学习和人工智能元素集成到组织的数据准备、分析和商业智能(BI)流程中，以提高数据管理性能。

增强分析可以减少与数据准备和清理有关的时间，并且无需数据科学家的帮助就可以为商业人士提供见解。

2. 持续智能

持续智能是将实时分析集成到当前业务运营中的过程。

根据Gartner公司的预测，到2022年，超过一半的主要业务系统将基于实时分析做出业务决策。通过将实时分析集成到业务运营中，并处理当前和历史数据，持续智能有助于在新数据到达时增强人为决策。

许多组织仍然只依靠历史数据或过时的数据。这样的组织可能会在快速变化的环境中落后。因此，组织应该不断且即时地了解其数据。这些数据将提高问题的识别和解决以及做出重要决策的速度。

3. 数据操作

DataOps在发展方向上类似于DevOps的实践，但针对不同的流程。

与DevOps不同，它通过跨组织的协作实践来实现数据集成和数据质量。DataOps专注于减少数据的端到端循环，从数据摄取、准备和分析开始，到创建图表、报告和见解结束。

DataOps为不熟悉数据流的员工处理数据提供帮助。这使得他们可以更多地关注领域专业知识，而不是关注数据如何在组织中运行。

(1) 无服务器的兴起

随着云计算解决方案在市场上的广泛应用，新的趋势和实践不断出现。DataOps实践旨在简化和加速数据流。这就是为什么DataOps工具包包含所谓的“无服务器”实践的原因。这种实施允许组织通过在基于云计算的基础设施中管理数据管道来减少硬件数量，轻松快速地进行扩展，并加快数据流更改。

(2) 更进一步：DataOps即服务

实现数据的集成、可靠性和交付需要大量的精力和技能。数据工程师、数据科学家和DevOps工程师需要耗费时间来实施所有DataOps实践。市场上不断推出新产品，而这些产品能够利用组织的数据实施这些实践。

这些产品提供了多种可组合和可扩展的DataOps实践，允许基于组织的数据开发复杂的数据流，还为组织的数据科学部门提供了API。

4. 内存中的计算

内存中计算是加快分析速度的另一种方法。

除了实时数据处理外，它还消除了缓慢的数据访问，并将所有处理流完全基于存储在内存中的数据。这使得数据的处理和查询速度比任何其他解决方案要快100倍以上，这有助于组织制定决策并立即采取行动。

5. 边缘计算

边缘计算是一种分布式计算框架，可以在数据源附近进行计算。

随着传输到云计算分析解决方案的数据量的增加，原始数据的延迟和可扩展性以及处理速度等问题也随之出现。边缘计算方法允许减少数据生产者和数据处理层之间的延迟，并通过将数据处理管道的部分移近原点(传感器、物联网设备)来减少对云平台的压力。

Gartner公司估计，到2025年，将有75%的数据将在传统数据中心或云平台之外进

（编辑：泉州站长网）

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