大数据有着光明的未来：先进的技术和更轻松的数据访问使企业能够获得更多洞察力、提高绩效、创造收入和更快地创新。以主动和快速的方式应对全球危机及其后果，数据和分析与人工智能(AI)技术相结合将至关重要。

　　云计算越来越具有创造性、即时性和适应性。在过去的一年中，从将数据保存在物理服务器上的企业到将数据存储在云平台中或使用混合解决方案的企业，发生了重大的变化。事实上，调研机构Gartner公司预计到2022年，90%的数据和分析创新将需要公共云服务。使用云计算是轻而易举的事情：它可以降低IT开支、提高灵活性、提高效率、提高安全性和创造机会。

　　Gartner公司预测，到2024年底，75%的企业将从试点人工智能转向运营人工智能，从而使流数据和分析基础设施的开支增加5倍。人工智能(AI)已经在商业领域取得了巨大进步，它将继续提高其学习算法的能力。借助强化学习和分布式学习等方法，2022年的企业将能够使用人工智能应对更复杂的业务挑战。

　　数据网格是一种在概念上具有可比性且对企业数据结构有用的架构方法，Gartner公司将其描述为2022年的首要战略趋势。后者是一种综合方法，可在企业内集成所有数据，无论使用者在任何位置都可以按需访问数据。

　　企业必须定期并跨多个部门做出基于事实的选择。这些决策中有许多是基于数据的，但并非所有业务人员都是数据专家。自助式数据分析解决方案使没有技术背景或对数据分析没有深入了解的任何人都可以访问数据，并构建或定制他们的报告和分析。到2022年，企业可能会采用更完全的自助式分析解决方案，这将使非技术业务用户能够安全地访问数据并从中提取分析。

　　决策智能结合了多个领域，例如决策管理和决策辅助。它涵盖了结合经典和先进科学的复杂自适应系统领域的广泛应用。它为数据和分析主管提供了一个框架，用于在业务结果和行为的背景下设计、组合、建模、调整、执行、监控和调整决策模型和流程。当判断需要大量的逻辑和数学程序时，必须是自动或半自动的，或者必须被记录和审计。

　　新冠疫情对消费者行为产生了巨大影响。由于很多实体公司被迫关门停业，消费者不得不通过互联网来满足他们的所有购买需求，这促使企业比以往任何时候都更加数字化。尽管存在障碍，但数字化带来了更多数据，并改善了客户洞察力。企业将开发一个数据驱动的“个性化客户体验计划”，使他们能够以在正确的时间采用正确方式来定位客户。

　　数据分析师在过去必须准备大量数据来进行分析。然而，最近的技术进步和预测方法使分析当前数据，以在问题出现之前进行识别。由于现代预测分析，企业可以准确地预测在未来将会发生什么，这使任何企业都可以预测消费者行为来提升绩效。

　　为了优化和改进流程，增强型数据管理采用了机器学习和人工智能。它还将元数据从审计、出处和报告转变为动态系统的动力源。可以使用增强的数据管理系统检查大样本的操作数据，例如实际查询、性能统计和模式。增强型引擎可以使用现有使用和工作负载数据修改操作并优化配置、安全性和性能。

　　到2022年，35%的企业将成为在线数据市场上的数据卖方或买方。由于这些市场和交易所，买卖数据从未如此简便、更具成本效益或可扩展性。企业可以利用这些市场产生新的收入流，并从其他企业获取关键数据，而无需进行冗长的谈判。返回搜狐，查看更多