物聯網傳感器系統集成
來源：網絡 | 2021-12-17 07:12:14
對數據分析的2022個重要趨勢的預測。今年預測的主題圍繞著自動化，讓更多的人能夠用更少的努力和更少的障礙，對數據做更多的事情。
1.Hadoop之后的生活
2022年，我們可以預計Hadoop平臺將繼續衰落。希望首席信息官和數據團隊繼續淡化Hadoop，并繼續將其從生產數據堆棧中移除。
此外，IT部門還應繼續使其內部部署的實現看起來和功能類似于公共云。在短期內，組織可能會繼續使用Hadoop文件系統（HDFS）作為存儲平臺，直到設計出更好的私有云存儲解決方案。
為了保護現有的投資，并遵守當地政府的法規，組織不能簡單地將構建在本地Hadoop之上的所有現有工作負載和應用程序移動到公共云。本地數據堆棧將繼續存在?？绻苍坪退接性频幕旌辖鉀Q方案將是一種更實用的方法。
2.數據API
隨著越來越多的技術組織希望推動分析過程的自動化和開發人員生產率的提高，API的貨幣化和API經濟的追求自然會影響數據工程、數據管理和分析。2022年，越來越多的企業將采用工廠式的數據即服務方法，將數據驅動的決策和預測分析推向主流。
提供數據、元數據和基本智能的API的系統化實現不僅將用于面向客戶的公共流程，也將用于內部使用。這將使DAASAPI成為所有企業流程、工作流和管理的中心。
3.低代碼/無分析代碼
在當今持續集成和持續交付（CI/CD）的世界中，花一周或更短的時間創建一個有意義的數據應用程序變得越來越普遍。但是，縮小開發管道以適應更大的人群需要更低的門檻才能進入應用程序創建過程。未來一年，低代碼/無代碼平臺的日益流行有望加速這一趨勢。
由于低代碼/無代碼平臺使非編碼人員能夠有機地構建自己的數據應用程序，因此此類平臺的下一個合理步驟是在應用于分析時解決人類的好奇心和創造力。實現這一目標的基礎是創建用于數據管理和數據管道的模塊化工作流，并在數據服務中更多地采用機器人過程自動化（RPA）。這是分析、機器學習和人工智能自動化的下一波浪潮。
4.度量存儲Eclipse商業智能
盡管商業智能在2022年將繼續以健康的速度增長，但并非每個人都適用。它的使用偏向于決策者、儀表盤和報告。雖然跟蹤KPI也可以是BI用例，但關鍵指標的普遍性及其與業務的幾乎每個方面和每個用戶的相關性要求創建指標存儲。
如果你認為BI被創造的概念所束縛，并且依賴于一個單一的真理來源來分析商業運作、銷售和市場營銷，那么更廣泛的更普遍地使用度量可以被認為是一個單一的現實來源。這一現實適用于每一位用戶，而不僅僅是高管和領導者。因此，推動數字化轉型的將是量度存儲，而不是BI。
5.人工智能將增強數據消費者
雖然有些人對公民數據科學家的概念持懷疑態度，但更容易預測公民數據分析師的崛起：一個將數據、指標和見解作為其工作描述自然延伸的人。
更好的API和低代碼平臺是朝著正確方向邁出的一大步。人工智能將越來越多地賦予那些缺乏超級用戶技術技能的人權力。為了實現這一目標，軟件供應商需要提高對數據消費者如何使用數據以及如何從數據中獲得優勢的理解。
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