大數據和高級分析解決方案是有價值的，現在幾乎每個人都認識到這一點。事實上，越來越多的人對這類技術的依賴是不可避免的。大數據本身已經成為從零售業到制造業幾乎所有行業的主要分析技術，這是有充分理由的。
調研機構IDC公司預測，2020年的數字世界或總數據量將達到44澤字節，或44萬億GB。
數據生成如此之快的原因有很多——數據量每兩年翻一番。物聯網和連接設備產生的數據只是一個來源，而對更可靠的實時數據的需求則是另一個來源。然而，更有趣的是，由于新的數字化解決方案而形成的趨勢。它們專門幫助塑造行業，改變業務分析師處理數據的方式。
人們的數字化未來會是什么樣子?如何管理所有這些信息?業務分析師應該關注哪些技能開發?
1.工作角色的專業化
在相當長的一段時間內，數據分析師和科學家的角色在本質上是普遍存在的。但企業一直在尋找具有行業特定經驗的專業人士。他們希望有人能清楚地了解他們所處理的數據類型。
從金融服務到制造業和物流業，一切都在升級，并依賴更多的數字服務，從而導致實時數據的涌入。如今有很多機會，而選擇專業人士不會影響人們的職業選擇，通過與適合專業化的企業和團隊合作來開展業務非常重要，因此需要進行選擇。
2.必須具備機器學習的經驗
到2020年，超過40%的數據科學任務將實現自動化。機器學習技術及其不斷增長的能力是這種自動化的巨大推動力。這也是有充分理由的，因為自動化和強大的機器學習工具可以幫助提取即使是熟練的分析師也很難找到的見解。
例如，定量分析、實驗分析、數據擴展、自動化工具，以及一般的機器學習都是現代數據分析師應該努力學習的技能。分析師在自動化技術方面的直接經驗和知識越多，他們就越有希望獲得更好的職位。
3.監管的興起
GDPR法規有助于刺激對優先數據治理的需求，坦率地說，它發生得如此之快，以至于許多公司都在遵從。但這并不是唯一的規則或指導方針。最近，“加利福尼亞州消費者隱私法”計劃實施，將于2020年生效。
這些法規對數據處理、消費者分析和數據安全具有重大影響。因此，企業面臨著巨大的壓力，不僅要遵守既定的要求，還要了解對當前和未來運營的影響。
對數據隱私和安全性都很擅長的數據科學家和分析人員可以幫助企業規避風險。隨著越來越多的法規出臺，這種需求將繼續增長，促使當前和未來的工作人員實現專業化。
4.處在技術前沿
顯然，與現代技術相關的任何事情都是最新的。解決方案和工具正在快速發展，不斷涌現新的機會，各種趨勢不斷出現。但無論有多困難，數據分析師必須繼續保持在技術發展的最前沿。
優秀的分析師可能專長于某項技術、平臺或工具集，但從不把他們的全部精力放在同一個技術、平臺或工具集中。例如，對于數據庫，選擇可能包括NoSQL、HBase和MongoDB，但其可能的優先級可能會隨著時間而變化。數據處理是保持分析領域相關性的另一項重要技能。精通這一技能的專業人士將受到企業、個人，以及政府部門的青睞。
5.云計算和相關機制
數據科學家和軟件工程師是兩個不同的領域，但這并不一定意味著不會發生重疊。專業人士必須明白，實現這一目標是在當今市場保持相關性的重要組成部分。
隨著對更具彈性和流動性更強的基礎設施需求的增長，分析師和科學家需要了解這與當前操作和設備的關系。例如，在處理性能需求和潛在問題時，能夠動態地評估服務器上的負載可能會有很長的路要走。
正是這種理解掌握硬件和基礎設施的概念將專業人士提升到新的高度。如果沒有云計算和由此產生的基礎設施，大數據、高級分析、機器學習等這些技術都不會存在。
直到最近，人們關注的焦點一直是那些有助于更好地理解數據存儲的工具和過程。
隨著云計算技術的能力越來越強，并且被更公開地采用，理解基礎硬件的需求也變得更加重要。因此，軟件和硬件相關角色之間的重疊，以及未來專業人員需要了解所發揮系統的全部作用。
6. 必須具備基本的商務智能經驗
由于科學家直接與團隊和決策者互動，這意味著數據專業人員必須能夠有效地將復雜的主題傳達給非技術專業人員。
溝通恰好是商務智能的關鍵軟技能。但這并不是企業業務發展壯大所需的唯一技能。SQL編程技能、特定的工具經驗(例如Tableau)和問題解決只是少數例子。
當今和未來的成功分析師也必須在商業智能方面有堅實的基礎。增長必須的，但正確的增長是關鍵。
當然，對于數據分析師的需求將繼續增長，因為他們將承擔更多的項目，并在行業中積累豐富的經驗。但是，在特定領域和技能上促進正確的增長，可以幫助專業人員取得成功，同時也可以確保獲得該領域未來的成功機會。
越來越多的組織部署數據分析工具來影響其運營、未來決策和了解消費者行為。
隨著時間的推移，這些工具與技術本身一起變得更加先進，技術本身也變得更加強大。分析人員不僅要了解核心系統和工具，還要了解基礎硬件。更重要的是，專業人士應該尋求專注于各個行業的技術發展，以提高他們的價值和技能。
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