2017年即將來(lái)臨，雖然2016年是自助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析世界的突破性的一年，2017年將帶來(lái)更多的創(chuàng)新，將繼續(xù)促使數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)用戶利用其洞察力提供業(yè)務(wù)價(jià)值，并改進(jìn)操作流程。

以下有五個(gè)將在2017年看到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析預(yù)測(cè)。

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備將開始融合

如今，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是兩個(gè)單獨(dú)和獨(dú)特的功能。但是，隨著二者的發(fā)展，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備解決方案開始融入許多數(shù)據(jù)質(zhì)量能力。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備從各種不同的來(lái)源提取信息，然后混合和操縱它，因此這是干凈和準(zhǔn)確的分析。同樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量供應(yīng)商也開始解決數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問題。2017年將是數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)預(yù)備融合的一年，組織將更好地了解如何實(shí)施兩者的功能，并獲得最佳的分析結(jié)果。

2.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)將推動(dòng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)的需求

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，越來(lái)越多的企業(yè)開始利用這些設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但是，訪問和使用此數(shù)據(jù)的最佳方式是什么？將這些信息放到“愚蠢”的存儲(chǔ)庫(kù)中，或者沒有能力來(lái)有效地分析來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)。

組織通過(guò)操作流程的不同部分收集用戶的不同數(shù)據(jù)需要能夠維護(hù)時(shí)間戳，然后隨著時(shí)間的推移組合，聚合，以及回放信息，從而獲得整體視圖。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及其生產(chǎn)的數(shù)據(jù)的迅速增長(zhǎng)以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能的完善，人們?cè)?017年將看到用戶對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)的需求上升。

3.高級(jí)分析將變得更加普遍

高級(jí)分析過(guò)程在傳統(tǒng)上被委托給數(shù)據(jù)科學(xué)家。但更多的供應(yīng)商開始在其解決方案中添加高級(jí)分析功能，使日常業(yè)務(wù)用戶能夠處理這一過(guò)程，并獲得預(yù)測(cè)性的洞察力。人們?cè)?017年將看到高級(jí)分析從其新穎性轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心能力。

4.數(shù)據(jù)虛擬化回歸

數(shù)據(jù)虛擬化將成為更加流行的分析過(guò)程。數(shù)據(jù)虛擬化是一種方法，它不是將數(shù)據(jù)從源移動(dòng)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分析，而是將數(shù)據(jù)保留在其中并創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)物理駐留并停留在事務(wù)系統(tǒng)中，但這些虛擬倉(cāng)庫(kù)允許用戶按邏輯順序查看信息。這是一個(gè)承載很多承諾的技術(shù)。它削減了成本，因?yàn)榻M織不需要?jiǎng)?chuàng)建倉(cāng)庫(kù);它有助于實(shí)時(shí)分析，因?yàn)閿?shù)據(jù)不需要移動(dòng);并提高敏捷性，使用戶能夠更快地分析更多來(lái)源。

雖然10多年前，數(shù)據(jù)虛擬化有其一定的障礙，阻止它被廣泛用于分析過(guò)程。雖然挑戰(zhàn)仍然存在，但人們將在2017年看到對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的重新應(yīng)用，這一趨勢(shì)主要由供應(yīng)商帶來(lái)的數(shù)據(jù)虛擬化與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備一起創(chuàng)建信息架構(gòu)，并以更低的成本提供自助服務(wù)敏捷性。

5.數(shù)據(jù)社會(huì)化將使數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析世界難以掌控

自助服務(wù)分析使數(shù)據(jù)用戶能夠做出業(yè)務(wù)決策，而不必依賴IT。但是，對(duì)于所有的好處，該技術(shù)也使得許多企業(yè)的數(shù)據(jù)景觀變得更加難以掌控。

數(shù)據(jù)現(xiàn)在分布在整個(gè)組織中，而且通常是孤立管理的。因?yàn)閿?shù)據(jù)是如此分散，用戶不知道在哪里找到他們需要分析的所有信息，更不用說(shuō)如何訪問和使用它。用戶正在浪費(fèi)寶貴的時(shí)間篩選大量的無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，并且仍然無(wú)法獲得正確的信息。由于這種復(fù)雜性，用戶只能轉(zhuǎn)向駐留在桌面上的文檔。這不僅導(dǎo)致分析師只能根據(jù)不完整的信息做出有價(jià)值的業(yè)務(wù)決策，而且還迫使分析人員在隔離中工作。數(shù)據(jù)和分析結(jié)果沒有被分享和重用于更好的業(yè)務(wù);相反，用戶從頭開始每個(gè)分析項(xiàng)目，沒有獲得重復(fù)數(shù)據(jù)建模的好處。

2017年，數(shù)據(jù)社會(huì)化將真正革新自助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析經(jīng)驗(yàn)。這種變革性的新能力將傳統(tǒng)的自助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備優(yōu)勢(shì)與社交媒體平臺(tái)通用的關(guān)鍵屬性相結(jié)合。強(qiáng)大的組合將使組織的數(shù)據(jù)科學(xué)家，業(yè)務(wù)分析師甚至新手業(yè)務(wù)用戶能夠搜索，共享，以及重用準(zhǔn)備好的管理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)協(xié)作和敏捷性，從而實(shí)現(xiàn)更好、更快的業(yè)務(wù)決策。