COVID-19危機刺激了數字化轉型，迫使現任組織將其流程數字化，使業務模型現代化，啟用數據訪問并在數據驅動時代提高其員工技能。COVID-19大流行還證明了每個人都必須具備流利數據的知情公民的能力，因為數據可以用來告知和告知我們有關大流行的狀況。

隨著數據科學的成熟，世界各地的組織都在努力提高其數字彈性，并在此過程中變得更加以數據為驅動力。借助數據科學方法論和技術，專業團隊致力于解決關鍵問題，例如自動駕駛汽車，蛋白質折疊和算法交易程序。但是，數據科學的應用廣泛。這是關于建立精通數據的組織和社團，其中每個人，公民和員工都具備所需的必需技能，需要他們被告知。在未來的幾年中，我們將看到跨數據流利性更好的工具。同時，讓我們探索2021年的數據趨勢和預測吧。

數據分析的未來預測

向云的大規模轉變成為向健壯的數據資產和更好的數據分析的平行邁進。圍繞數據分析構建具有前瞻性的平臺，2020年證明了業務敏捷性的重要性。實時分析是我們目睹的一項重大飛躍，它將在2021年變得更加普遍。 蹤過去的數據可能會提供有用的信息，但是當涉及到意外事件時，許多應用程序需要立即提供數據。這可能對底線產生巨大的影響。例如，基于實時數據可用性識別和阻止網絡安全漏洞可以完全改變風險緩解措施。

對更多數據庫的需求

在過去的40年中，企業一直將數據庫置于本地。但是在明年及以后，我們將繼續看到將數據庫部署或遷移到云中的巨大加速，到2022年將增長75％。這意味著需要重新考慮將業務轉型所需的要求，其中可能包括開發 基于云的本地數據庫，并且更緊密地結合了分析和機器學習（ML）功能。

數據庫是每個企業必不可少的組成部分，但是現在，數據庫對于以前所未有的速度加快創新和增長至關重要。分析和運營數據的融合可以支持實時業務需求。 打破團隊和系統之間的孤島，將有助于企業做出更快的決策，認識新的收入機會，更輕松地滿足不斷變化的合規性要求并節省總體運營成本。

專注于知識圖

根據Gartner，知識圖是彌合人與機器之間鴻溝的五個新興數據趨勢之一。隨著大數據的不斷擴展，這些數據變得越來越難以分析和理解。這就是知識圖出現的地方。

知識圖是對象，概念和事件的相互鏈接描述的集合，可通過鏈接和語義元數據幫助為數據創建更好的上下文。這樣可以輕松分析，集成，共享和統一數據。知識圖以資源描述框架（RDF）表示，提供了一個框架，該框架允許輕松表示各種數據，可互操作且標準化。

增強分析以帶來數據流暢性

大數據增長帶來的重大挑戰之一是處理如今可用的海量數據。消息來源表明，我們每天生成的數據估計為2.5兆字節，并且距今天僅五年，我們將生成463 EB的數據。數據集已經變得如此龐大，以至于處理解釋它們現在是一個主要挑戰。

增強分析通過使用ML和AI技術自動執行數據的準備，共享和分析來解決此問題，實質上是將較大的，看似無法使用的數據轉換為較小的可用數據集。增強的分析無疑將使數據更加流暢.Gartner的研究表明，增強分析將在2021年成為商業智能的主要驅動力。

數據可視化成為主流

2020年，數據可視化幫助我們理解了一個日益復雜的世界。創建，批判性地理解和評估數據可視化將成為每個公民的一項基本技能。在人們勉強了解數據科學或大數據的功能后，我們可以期望在2021年看到大數據的更多實際應用，以解決人類面臨的一些最大問題。

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