数据分析还需深度学习以及利用内存分析

作为网络时代发展的产物，数据分析已经成为众多企业解决数据危机的一种重要手段。虽然目前，数据分析还在发展当中，但是确实已经为国内不少企业解决了问题，因而潜力巨大，被众人看好。深度学习，不及能够从计算机中非结构化以及二进制数据中识别更多有价值的信息，同时还能够在普通状态下去掉那些毫无价值的信息，这一点是非常重要的。

相对于以往，这种不需要模式化就能理解数据的方式更有益于企业发展。以往的机械学习可能也会更好的分析数据，但是从其分析路径以及方法来看，传统的数据分析往往费时费力，而现在的数据分析，在深度学习的同时，能够以更简单的方法将各种概念囊括出来，为企业决策者提供决策依据。

当然，大数据分析还需要运用更为先进的分析技术，比如深度分析，处理各种非结构的文本，处理这些问题的思路以及方式，在目前发展的阶段来看，还属于初级阶段，还存在很多的不足之处。

除了深度学习之外，数据分析还需要有很好的后盾，这个后盾就是内存。内存中的数据就好比一个湖泊，将数据聚集在一起，等到需要的时候，数据分析师可以从中挖掘数据价值，从而帮助企业挖掘有用的信息。另外，利用内存中的数据进行分析，方法多样，好处多多，很多企业已经开始利用，并且发展极好。

不过，也有业内人士指出，国内的数据分析在内存存储处理方面过分夸大，甚至导致不少公司过度依赖这种技术，对于这种情况，业内人士认为，每天以同样的方式看同样的数据，实际上是一种很大的浪费，不仅浪费人力，还浪费公司的费用和时间。

现在数据分析的发展势头更加迅猛，而人们的分析速度也越来越快。但是，在这快速发展的数据背后，数据分析人才的缺失也是一大问题。据了解，从数据分析发展到现在，数据分析人才缺口越来越大，暂且不提国外对这方面的需求，就是国内也是非常大。很多企业重金难找一位高技术分析人才，更不要说一些小企业小公司了。