数据分析的发展将会有怎么样的趋势( 二 )
7.NLP /会话分析（NLP/Conversational Analytics）
到2020年，50％的分析查询将通过搜索，自然语言处理（NLP）或语音生成，或者将自动生成。
分析复杂的数据组合并使组织中的每个人都可以访问分析的需求将推动更广泛的采用，使分析工具像搜索界面或与虚拟助手的对话一样简单。
根据另一项单独研究，NLP 用例非常庞大，预计到 2020 年 NLP 市场价值将达到 134 亿美元。
8.商用人工智能和机器学习（Commercial AI and ML）
Gartner表示，到2022年，75％利用ML和AI技术的新终端用户解决方案将采用商业解决方案而非开源平台构建。
商业供应商已经在开源生态系统中创建了连接器，它们为组织提供了扩展AI和ML所需的功能，例如项目和模型管理、透明度、复用、数据沿袭，平台凝聚力以及开源技术所缺乏的集成。
9.区块链（Blockchain）
区块链等分布式分类账本技术在数据分析领域看起来很有前景，因为它们可能会在不受信任的参与者网络中提供分散的信任。
分析用例的影响很大，特别是那些利用参与者关系和交互的分支。
但是，根据Gartner的说法，未来几年，区块链将在这个领域完全起飞。与此同时，企业将部分地与区块链技术和标准集成，这些技术和标准很可能由其主要客户或网络决定。这包括与您现有的数据和分析基础架构的集成。
10.持久性内存服务器（Persistent Memory Servers）
持久存储器技术旨在降低采用内存计算（IMC）的架构的成本和复杂性。持久性内存代表DRAM和NAND闪存之间的新内存层，可为高性能工作负载提供经济高效的大容量内存。
根据Gartner的说法，它有可能升级应用程序性能，可用性，启动时间，集群方法和安全实践。它还将通过减少数据复制的需要，帮助组织降低其应用程序和数据体系结构的复杂性。
“数据量正在激增，实时将数据转化为价值的紧迫性正以同样快的速度增长，”Feinberg说。 “新的服务器工作负载不仅要求更快的CPU性能，还要求大容量内存和更快的存储。”
■网友
数据分析正在迅速成为IT的核心，与此同时，大数据、机器学习、深度学习、数据科学——这些用于分析海量数据的相关技术范围也在快速扩展。为了深入洞察商业本质，了解最新的技术趋势，我们也必须跟最新的数据分析趋势保持同步。
下面我们将列举一些目前正热门，和以前热门但现在有下滑趋势的数据分析技术以及技术策略，以此作为参考和指导。
1. ↗ 升温：自助式BI
借助自助式BI工具，管理人员可根据需要以数据可视化的形式查看当前的业务信息。虽然在开始时和添加数据源时可能需要IT部门进行一定程度的设置，但清理数据和创建分析的大部分工作都可以由业务分析人员完成，并且分析的结果也会随着数据的更新进行自动更新。
然后，管理人员就能根据这种数据可视化的方式与下属进行沟通协作，确定需要解决的问题。在这样一个由BI生成的仪表板或有关销售数字的“故事”中，管理人员通常需要透过数字的表象去深入洞察问题，比如定位表现不佳的商店、销售人员和产品，或者发现同店同比的趋势……这些发现后面将反过来指导有关未来库存水平，产品销售和促销的决策。
2. ↗ 升温：移动仪表盘
如今，管理人员几乎很少会待在办公桌前，为了保证工作及时有效地推进，与移动设备适配的仪表板必不可少。大多数自助式BI工具都已经具备此功能，但并非每个关键业务指标都必须通过BI工具。
例如，制造工厂可能有专门的QA系统监控所有生产线，所有工厂管理人员都需要在事件发生后的几分钟内知晓是哪条生产线偏离了公差范围，这通过一个应用程序就能很轻松地完成。每分钟查询一次这个应用程序，更新并显示一张休哈特控制图，并在生产线超出规格时发出警报。
3. ↙ 冷却：Hadoop
Hadoop曾经看起来像是“我应该如何存储和处理真正的大数据？”这个问题的正确答案。现在看起来更像是 “在一个系统无法维护之前，你可以塞进去多少个活动部件？” ——的答案了。
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