2021年数据与分析技术趋势

slime2021-09-18 11:04

作为一名合格的数据分析工程师,不仅需要掌握数据分析方法,同时还需要了解清楚其发展趋势。

2021年数据与分析技术趋势

趋势1:更智能、负责任、可扩展的人工智能

人工智能和机器学习已产生深刻影响,促使企业应用新技术来开发出更智能、需要更少数据、符合伦理规范和更具弹性的人工智能解决方案。在应用更智能、更负责、可扩展的人工智能时,机构将能够“利用学习算法和可解释系统在更短的时间内实现价值目标和更高的业务影响”。

趋势2:可组合的数据与分析法

开放的且容器化的分析体系架构使分析功能更加可组合。可组合的数据与分析方法利用多源数据、分析方法和人工智能解决方案的组件,来快速构建灵活且用户友好的智能应用程序,以帮助数据与分析专业人员将其见解与行动联系起来。

随着数据中心向云端迁移,可组合的数据与分析法将通过云端市场和低码和无码解决方案等,以更灵活的方式构建分析应用程序。

2021年数据与分析技术趋势

趋势3:数据结构成为数据管理的基础

随着数字化程度的提高和消费者的“解放”,数据与分析专业人员将越来越多地利用数据结构来帮助解决其“机构数据资产中更高层级的多样性、分布性、规模和复杂性”。数据结构使用分析来不断监控数据管道。数据结构通过对数据资产的连续分析,来支持各类型数据的设计、部署和利用,从而将集成时间减少30%,部署时间减少30%,维护时间减少70%。

趋势4:多样化运维(XOps)

多样化运维(XOps)包括数据运维(DataOps)、机器学习运维(MLOps)、模型运维(ModelOps)和平台运维(PlatformOps),是通过开发运维(DevOps)最佳实践来实现规模效率和规模经济,并确保可靠性、可重用性和可重复性。它能减少技术和流程的重复,并实现自动化。

大多数分析和人工智能项目失败的原因是没能事先考虑运维。如果数据与分析专业人员能利用XOps开展规模运维,他们将实现分析和人工智能资产的可再现性、可追溯性、完整性和可集成性。

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