當今，充滿競爭的世界為企業帶來了新的機遇與挑戰，因此企業需要更多的靈活性和敏捷性。他們需要利用數據和分析來形成洞察，以對新形勢下的變化作出及時、靈敏的反應。下面來了解一下新常態中不容忽視的十大數據趨勢以及該如何利用它們形成自己的優勢吧！

• SaaS是每個人新的好朋友

雖然在短期內較大的項目被擱置，但立即轉向SaaS將觸發數據庫以及應用程序的遷移。能夠訪問、移動和協調來自多個地方的數據的技術也將隨之而來。

• 自助服務實現自給自足

什么時候沒有操作手冊，也沒有人牽著用戶的手也能實現快速、直觀的升級對于采用至關重要。在分析中，允許用戶更直觀地訪問數據將使數據從自助服務轉變為數據自助服務。

• 具備數據素養的同時也需要道德規范

關于數據的討論越來越深入，因此打通“數據敘事的最后一英里”比以往任何時候都更加重要。這一發展使數百萬人的數據素養得到提升，但是數據作為一種工具，需要道德來進行規范。

• 與以往相比，最新的商業數據變得更加重要

自從疫情發生以來，我們可以看到對于實時和準確數據的需求激增。警報、數據刷新和預測將需要更經常地發生，同時使用最新的變量。隨著數據傳輸速度的提高，其業務速度也必須隨之提高。

• 高級分析需要看起來與眾不同

在過去從未出現過關鍵的輸入數據點的情況下，預測模型通常無法很好地工作。算法需要對大量的數據進行良好的回溯，以構建未來的綜合數據模型。因此我們需要更高層次的分析方法來關注異常值。

• 捕獲并合成“替代數據”是有必要的

使用來自外部的數據，包括來自外部行業的數據變得越來越重要。由此，您可以獲得派生數據，這些數據來自于記錄系統中數據的組合、關聯和合成。事實上這一趨勢并不新鮮，但是由于更加低成本的處理與更加成熟的人工智能，它現在具備了越來越大的吸引力。

• 業務流程重組是核心環節

當今，我們不僅可以對業務流程進行建模，還可以借助機器人流程自動化、警報和嵌入式分析等技術對它們進行挖掘、自動化以及優化。當領導者希望重新設計工作方式時，效率指標只會變得更加重要和優先。

• 競爭的羅盤已經重新校準

大規模的合作與競爭可能會帶來新的創新，同時也會給數據的使用與儲存帶來挑戰。

• 協作必須在鏈條中更早地結合起來

數據管理和分析的融合為數據管道之間的集成點創造了機會，這將綜合與分析結合在一起，并使活動元數據、業務邏輯和目錄能充當鏈接組織，這可以把協作、創新和討論推向數據本身。

• 大型的數字化轉型可能會迫使分析發生代際轉變

劇烈變化的環境改變了人們對未來的預期，這可能會引發商業智能的代際轉變。對下一代技術的期望可以歸結為一句話：從被動到主動。在這個充滿不確定性的世界里，公司需要盡可能地做好充分的準備。

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