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谷歌云高管預測:2021年這五大數據趨勢將會(huì )推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展

發(fā)布時(shí)間:2020-12-22 18:32:35來(lái)源:雷鋒網(wǎng)

  據《福布斯》雜志網(wǎng)絡(luò )版報道,2020 年是一個(gè)與眾不同的年份,變幻莫測的大環(huán)境也將數據質(zhì)量、速度和洞察力的一線(xiàn)希望帶到了企業(yè)的最前沿。

  在這個(gè)出人意料的、常常是無(wú)法想象的事件和不斷變化的 2020 年中,一些共同的主題浮出水面。在技術(shù)方面,很明顯我們幾年前認為先進(jìn)的東西,現在已經(jīng)變得和電一樣重要且習以為常。流暢的視頻會(huì )議和不間斷的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )不再只是可有可無(wú),而是成為了常態(tài),支持企業(yè)的數據平臺也是如此。了解并且第一時(shí)間知道員工和客戶(hù)在 2020 年需要什么,這意味著(zhù)收集和使用可用的數據變得非常重要。

  《福布斯》認為,谷歌云(Google Cloud)對公眾來(lái)說(shuō)很重要的一些內容,比如免費的公共數據集,在今年迅速流行起來(lái),以幫助跟蹤和了解這場(chǎng)疫情。到了 2020 年,無(wú)人駕駛、數據之上的業(yè)務(wù)概念也變得越來(lái)越重要,任何人都可以獲得所需的數據見(jiàn)解。對數據質(zhì)量決定企業(yè)成敗的理解也是如此。適應瞬息萬(wàn)變的客戶(hù)需求幾乎成為零售商和其他企業(yè)的當務(wù)之急。根據 Gartner 的 2020 年數據質(zhì)量解決方案魔力象限報告,糟糕的數據質(zhì)量使組織每年平均損失1,290 萬(wàn)美元。隨著(zhù)業(yè)務(wù)環(huán)境日益數字化和復雜化,這個(gè)數字可能會(huì )上升。

  因此,《福布斯》對話(huà)了谷歌云的數據負責人,他們對企業(yè)進(jìn)入新的一年有什么見(jiàn)解。以下是他們認為 2021 年最值得關(guān)注的五大數據趨勢。

  1. 實(shí)時(shí)數據分析將幫助你看到未來(lái)

  Debanjan Saha,谷歌云副總裁

  隨著(zhù)向云端的大規模轉變,也伴隨著(zhù)向更強大的數據資產(chǎn)和更好的數據分析的轉變。面向未來(lái)的平臺正在圍繞數據分析構建,2020 年證明了業(yè)務(wù)敏捷性的重要性。我們看到的一個(gè)重大飛躍是實(shí)時(shí)分析,它只會(huì )在 2021 年變得更加普遍。跟蹤過(guò)去的數據可以提供信息,但有許多用例需要即時(shí)數據,特別是在涉及到對意外事件作出反應時(shí)。這會(huì )對公司的利潤產(chǎn)生巨大的影響。例如,基于實(shí)時(shí)數據可用性識別和阻止網(wǎng)絡(luò )安全漏洞可以完全改變風(fēng)險緩解。

  雖然實(shí)時(shí)數據徹底改變了我們收集數據的速度,但我們所見(jiàn)過(guò)的數據分析領(lǐng)域中最出人意料但卻非常有用的領(lǐng)域是預測分析。傳統上,數據只能從物理世界收集,這意味著(zhù)計劃將要發(fā)生的事情的唯一方法是查看物理上可以測試的內容。但是,使用預測模型和 BigQuery-ML 等 AI/ML 工具,組織可以基于真實(shí)場(chǎng)景和信息運行模擬,為他們提供在物理環(huán)境中難以測試、成本高昂甚至不可能測試的環(huán)境的數據。

  2. 到 2021 年,你將需要更多的數據庫

  Andi Gutmans,谷歌云副總裁

  在這充滿(mǎn)挑戰的一年里,數字化轉型迅速加速。企業(yè)正在加快步伐,以確保能夠以數據為中心為客戶(hù)交付產(chǎn)品。40 多年來(lái),企業(yè)一直在建立數據庫。但在未來(lái) 18 個(gè)月左右,我們將繼續看到部署或遷移數據庫到云端的巨大加速,到 2022 年將達到 75%。這不僅意味著(zhù)按原樣遷移數據庫,還將重新考慮為業(yè)務(wù)帶來(lái)轉型所需的需求,這可能包括開(kāi)發(fā)云上原生數據庫,并與分析和 ML 功能更緊密地集成。

  數據庫一直是每個(gè)企業(yè)的重要組成部分,但現在比以往任何時(shí)候都更重要的是加快創(chuàng )新和增長(cháng)。分析和操作數據融合在一起,以支持實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求。打破團隊和系統之間的孤島將有助于企業(yè)更快地做出決策,發(fā)現新的收入機會(huì ),更容易地滿(mǎn)足不斷變化的合規性要求,并節省總體運營(yíng)成本。

  3. 分析將不再是儀表盤(pán)驅動(dòng),它們將通過(guò) AI 驅動(dòng)的數據體驗來(lái)到你的面前

  Colin Zima,Looker 產(chǎn)品管理總監

  我們已經(jīng)開(kāi)始遠離靜態(tài)儀表板,靜態(tài)儀表板向業(yè)務(wù)團隊提供一組特定的數據。這些儀表板曾經(jīng)是商業(yè)智能的常見(jiàn)版本,但它們需要權衡取舍,并且不具備現代企業(yè)員工所需要的那種智能和可視性。

  接下來(lái)是數據體驗,員工可以在其現有工作流程中獲取所需的數據。這些體驗的關(guān)鍵在于它們并非千篇一律,而是針對用戶(hù)需求量身定制的。因此,對于許多企業(yè)而言,這意味著(zhù)要放棄為員工提供儀表板和數據透視表,而轉向為內部使用而構建數據產(chǎn)品。今年,我看到了許多驚人的例子,例如專(zhuān)門(mén)為員工設計的觸摸界面,用于快速查看有關(guān)流服務(wù)標題的指標。這種方法帶來(lái)了產(chǎn)品體驗,可以更快地解決員工問(wèn)題并提高生產(chǎn)率。

  最終,該技術(shù)可在更廣泛的企業(yè)市場(chǎng)中使用,以向整個(gè)團隊(包括業(yè)務(wù)分析師,銷(xiāo)售團隊和其他沒(méi)有專(zhuān)門(mén)知識或培訓的人員)提供分析功能。易于使用的數據和 AI / ML 解決方案將與這些新的數據體驗相結合,以實(shí)現實(shí)時(shí)的,數據驅動(dòng)的決策。

  4. 數據的“位置”也很重要:地理空間數據將成為解鎖企業(yè)轉型的關(guān)鍵

  Google Cloud 首席技術(shù)官 Jen Bennett

  人們一直非常關(guān)注大數據和不斷增長(cháng)的數據量,但是在 2021 年,不要忘記數據的多樣性,數據的多樣性將繼續成為業(yè)務(wù)轉型的關(guān)鍵推動(dòng)力。

  數字化轉型通常是從一個(gè)全新的角度看待你的業(yè)務(wù)(從字面上看)。使用來(lái)自衛星和無(wú)人機的數據以及具有地理位置屬性的數據,正在成為理解你的業(yè)務(wù)的關(guān)鍵差異。在供應鏈中,了解原材料,產(chǎn)品或資產(chǎn)的位置,以及更好地預測全球物流中斷的能力,對于業(yè)務(wù)彈性至關(guān)重要。在銷(xiāo)售和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中,通過(guò)帶有地理標簽的信息更好地了解需求信號可以幫助你優(yōu)化有限的資源并有效地擴大市場(chǎng)范圍。出行信息在管理 COVID-19 和更廣泛地阻止疫情擴散中發(fā)揮了重要作用。

  隨著(zhù)城市和政府為了響應 COVID-19 而轉向地理空間數據,我們還看到了需求的增長(cháng)和創(chuàng )新思維,涉及將地理空間數據與其他數據(例如零售)結合時(shí)的可能。隨著(zhù)對可持續性的日益重視,事實(shí)證明地理空間數據可以解鎖許多可持續性計劃,例如采購。從歷史上看,地理空間數據是保留給專(zhuān)家的。但是,地理空間數據和分析的民主化以及全球范圍內的計算使這種曾經(jīng)專(zhuān)門(mén)化的數據可在整個(gè)企業(yè)中訪(fǎng)問(wèn)。

  到 2021 年,企業(yè)將地理空間數據與其他數據融合并在其業(yè)務(wù)中以及在其整個(gè)價(jià)值鏈中進(jìn)行全球協(xié)作的能力將被證明是一個(gè)關(guān)鍵的區別。

  5. 數據湖將智能化,以支持開(kāi)放和多云基礎架構

  Google Cloud 副總裁 Debanjan Saha

  如今,數據來(lái)源如此之多,而長(cháng)期以來(lái)相互獨立的數據類(lèi)型現在都可以在同一個(gè)位置存儲和分析?,F在,業(yè)務(wù)數據與日志數據相遇,并且結構化、半結構化和非結構化數據全部組合在一起。數據源跨越了云提供商,并跨越了長(cháng)期以來(lái)的界限。

  云的規模使對所有這些數據類(lèi)型執行高級數據分析成為可能。隨著(zhù)開(kāi)放和多云計算的進(jìn)一步發(fā)展,更強大的數據湖或倉庫將變得更加重要。它們不僅是存儲,還應該是企業(yè)數據策略的支柱。在云中,它們的形狀要么是一個(gè)數據倉庫(該數據倉庫主要存儲結構化數據,以便可以輕松搜索所有內容),要么是數據湖(將所有業(yè)務(wù)數據匯總在一起,而不管結構如何)“湖”與“倉庫”之間的界線(xiàn)一直在模糊。這使倉庫可以集成這些非結構化數據,并使用 AI / ML 解決方案使數據湖更易于導航,最終實(shí)現更快的洞察力和協(xié)作。

  如果 2021 年與 2020 年差不多,我們將會(huì )看到曲線(xiàn)球和我們沒(méi)有想到的事情。希望 2021 年不會(huì )像 2020 年那樣魔幻...但是萬(wàn)一發(fā)生,你可以為意外做好準備。這意味著(zhù)你可以利用實(shí)時(shí)數據,對企業(yè)數據庫有更多的期望,并且組織中的每個(gè)人都可以自己獲得所需的數據見(jiàn)解和報告。
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