數據分析，簡而言之，就是解構并優化數據發展模式和趨勢的過程。該過程的自動化程度和粒度越高，對于那些想要節省資金、增加收入、提高效率、加強客戶聯系的公司或組織來說，數據分析的用處就越大。

科技越來越發達，可用的數據源也越來越多，人們可以通過開發新的應用程序來增進溝通，發表不同的實用建議。資源廣泛的公司可以自己開發此類應用程序，而其他公司則可以尋找合適的外包公司來幫助開發。

但這些定制開發的數據分析軟件并不一定復雜到只能由數據分析專家使用。隨著技術的進步，各類專業人員都有能力使用這些軟件來收集重要建議。本文將探討數據分析的五大趨勢，它將在未來發揮更大用處。

1. 自然語言處理

自然語言處理(NLP)允許用戶使用自然人類語言，通過手寫鍵盤或語音輸入來進行搜索查詢。這項技術能讓數據分析廣泛適用于更多的專業人員，包括前臺工作人員。

數據分析能力在不斷增強，它能處理越來越復雜的問題。比如，你現在只能問：“本財年每位客戶的平均消費是多少?”

但隨著技術的發展，你在將來可以這樣問：“與上一財年相比，本財年每位客戶方圓10英里內的平均消費是多少?”

2. 增強分析

增強分析能基于人工智能與機器學習，通過編程為用戶找到最重要的數據。它可以自動梳理、分析公司或組織的數據，并返回可操作的建議。與人工分析相比，增強分析所需時間更短，操作時不必過于依賴數據科學和機器學習專家，但需要增強其他人士(如小微企業家)的數據素養。

Dataversity認為：“增強分析融合了人工智能和機器學習技術，簡化了數據開發、共享和解讀的過程，從而革新了分析行業。”

Gartner也表示，“分析學、商業智能領域以及數據科學和機器學習平臺正在興起新的消費潮，而增強分析正是這一潮流的主要推動力”。

3. 區塊鏈

區塊鏈技術以其在加密貨幣中的作用而聞名，其實它不止于此，它還可以適用于跨行業的各種任務。區塊鏈具有增強預測分析的能力，可以驗證數據的有效性，避免分析出錯。黑客必須更改區塊鏈中的所有區塊才能篡改數據，這種行為往往吃力不討好。因此，通過區塊鏈技術收集到的數據更為可靠，也更有價值。

SmartData Collective認為，“當數據科學與區塊鏈相結合時，它將變得更加結構化和具體化，因此也更加有用?！睌祿治鰬贸绦蛲ㄟ^區塊鏈技術能夠挖掘更多數據，使建議更有價值。

4. 持續型智能

持續型智能也被稱作實時智能。隨著云、流媒體軟件、機器學習和物聯網等技術的發展和互通，這種類型的數據查詢變得越來越有可能。據Dataversity稱，“持續型智能技術在處理完歷史和當前數據后，可以自動決策或提供決策支持”，并且“可以根據歷史和實時數據推薦操作”。

其中蘊含著無限潛力，可以幫助專業人士開發新的程序，并能根據客戶最新個人偏好和行為數據為其提供定制服務。Dataversity還指出，“這項技術可能會成為卡車運輸公司、航空公司和鐵路等組織的‘核心神經系統’”，這些組織可以利用它來調整時間表，以求效率與利潤最大化。

5. 數據結構

數據結構實現了跨分布式網絡的無縫數據共享。Gartner將其定義為“通過協調并結合數據集成方法，提供可重復使用的數據服務、管道、語義層或API的定制設計?！睋Q句話說，數據分析應用程序可以合并不同來源的數據，建立數據流，獲得有益的連接。

數據結構提供商Talend表示，不論數據的來源和存儲方式，數據結構都可以建立一個訪問和收集所有數據的單一環境來消除數據孤島，來幫助企業或組織。此外，它也刪除了多種不必要的工具，實現了更簡單統一的數據管理，包括數據集成、質量、管控和共享，使人們可以更快地訪問更可靠的數據。

數據分析的重要性越來越凸顯出來，本文列出的五大趨勢為企業或組織點明了一些發展方向，可以增加盈利、提高客戶忠誠度、減少資源浪費和避免效率低下。數據分析能讓企業清楚自己何以處于當前位置，以及該如何前進。