每個領域都有著有關自己未來的預測。其中數(shù)據(jù)分析是進行預測時永遠不會落后的領域。由于要處理大量數(shù)據(jù)，因此這一領域為大量的預測打開了大門，正是由于這個原因，“分析”一直是各個方面的吸引力中心，并贏得了世界各地的關注。

未來幾年，該領域的一些主要預測是：

數(shù)據(jù)隱私

 數(shù)據(jù)隱私/安全性一直是人們關注的問題。隨著全球數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，確保數(shù)據(jù)安全變得至關重要。這樣，公司現(xiàn)在很可能意識到單獨的獨立工具無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私和治理。因此，將其實現(xiàn)為分析基礎架構不可或缺的一部分以實現(xiàn)該目的將是前所未有的重要。

數(shù)據(jù)科學家

 直到現(xiàn)在，人們已經(jīng)看到數(shù)據(jù)科學家參與在與預生產開發(fā)階段有關的任務中。他們一直在處理原始數(shù)據(jù)，并將其簡化到可以傳遞到下一階段的程度，代碼轉換器可以得出最佳結論。但是，在未來的幾年中，據(jù)預測，數(shù)據(jù)科學家將擁有的權利會遠遠超出其本身。代碼轉換器本身將能夠自己處理大量數(shù)據(jù)（遠遠超出預生產階段），從而減少所需的代碼翻譯器數(shù)量。另外，將參與其中的代碼翻譯者的優(yōu)勢是不會處理過多的工作。

情感分析

為了使企業(yè)蓬勃發(fā)展，客戶無疑扮演著舉足輕重的角色。因此，了解客戶行為有助于獲得更好的結果，因為這有助于根據(jù)他們的需求進行運作。在未來幾年中，企業(yè)很有可能開始以前所未有的方式優(yōu)先考慮“情感分析”（如何自動編碼情感？）。這將需要預測模型和人工智能/機器學習來分析單詞，語音，面部表情等的選擇，以了解人類行為，從而為根據(jù)客戶概況定制產品和服務鋪平道路。

機器學習

 機器學習不用說也知道，現(xiàn)在已經(jīng)有了廣泛的應用。幾乎找不到一個沒將機器學習付諸實踐得部門，大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)都非常重視構建自己的機器學習平臺。但是，未來可能會給我們展示完全不同的情況。在識別核心競爭力所在的情況下，很可能會發(fā)現(xiàn)企業(yè)會從提供自己的機器學習平臺中退出。也許這正是他們意識到“通過將機器學習應用于業(yè)務問題來獲得更多的價值”，而不是花費資源（時間，金錢等）來獨自構建和維護工具的時候。

削減成本

 2020年的疫情事件動搖了全世界，整個世界可能要花幾年的時間才能恢復。話雖如此，每家公司現(xiàn)在都將尋找可以減少未來幾年支出的方案。就分析而言，公司很可能會考慮與已經(jīng)成立的公司建立伙伴關系，因為他們不希望與新興/新興公司建立伙伴關系而陷入任何風險。

 對任何事物可以做出多少個預測沒有限制，分析也是如此。字面上已經(jīng)有了關于分析的大量預測，因此繼續(xù)添加到列表中并不奇怪，這是該字段不會選擇變老的唯一原因。

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