大數據在過去的幾年中一直在喧鬧，而隨着我們進入新的一年，行業專家預測了2021年需要注意的一些主要趨勢。但是在我們了解影響數據分析和大數據的趨勢之前分析領域，讓我們了解他們的現狀以及來年的情況。
出於所有正當理由以及對認證數據分析師和大數據分析的需求增加，數據分析一直是新聞報道對於有志於從事數據分析事業的人們來說，市場是非常有利可圖的。
因此，現在不用多說，讓我們看看您在2021年應注意的數據分析趨勢。
1 、自然語言處理（NLP）：
自然語言處理（又稱為NLP）最初是作為人工智能的子集而聞名的，後來又迅速發展為常規活動甚至業務流程的擴展。NLP將在2021年用於從大數據存儲庫中檢索即時信息。這就是NLP的幫助方式–在訪問質量信息的同時，提示系統提供與業務相關的見解，從而向前發展或爭取成功。自然語言處理還提供對企業的情緒分析的訪問權限。藉助NLP，企業將能夠了解客戶對品牌的感覺。
2 、可行數據將用於更快的處理：
2021年將見證大數據領域的另一項重要創新，那就是–可行數據。等待！什麼是可行數據？可行的數據表明大數據與業務介詞之間的鏈接丟失。理解這一點–如果不正確地分析大數據，那麼大數據本身就毫無用處。原因：它存在的形式是無結構的，複雜的，大量的和多種格式的。結果：2021年的企業將更加專註於數據分析，以幫助從可行的數據中提取見解。
3 、氣候變化與大數據：
您在問什麼聯繫？好吧，請記住這一點–儘管氣候變化不是一個新話題，但利用大數據優勢來應對全球變暖的不利影響並獲取知識將成為2021年大數據的重要方面之一。實際上，研究人員還將能夠從氣象研究，海洋研究，核研究設施乃至地球科學中收集數據，並幫助我們了解氣候變化和任何其他與地球相關的環境條件的細微差別。
4、連續智能：
也可以稱為實時智能–連續智能將實時分析與您的業務運營結合在一起。結果：根據實時和歷史數據建議操作。連續情報處理當前數據和歷史數據，為決策提供強有力的支持。
根據Gartner的數據，到2022年，超過50％的新業務將使用持續智能。
除了提供有效的客戶支持外，連續智能還可以用於監視以及優化決策時間表。Dataversity表示，持續的情報有可能成為鐵路，航空公司等公司的“核心神經系統”。
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/323321.html
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