2017年数据分析的十大趋势解读

1.可视化

可视化会向整个信息产业链发展，不再仅仅限于数据分析了，而且新技术的出现，也将会加速发展。

2.规模车向组合发展

语文学的进步把大数据焦点从规模转向组合式发展，将实现大数据新一转的发展，而且不同来源的数据组合在一起可以重复使用，还有可能带来更加可靠的数据分析和数据价值。

3.云端储存数据的发展

以前传统的BI存储一般都是企业内部的，而且随着不断发展，数据也会越来越多，针对数据的增长，很多企业都会慢慢选对云端布置数据，尽管安全性和保密性仍是现在的困难，但是云端部置仍是方向。

4.超前分析

以前企业里的数据分析师要根据数据对市场、经济的发展进行预测，而事实上这是大部份都是线性分析，而目前正在向超前分析发展，也就是数据分析师利用数据模型、数据算法，在可视化的平台上进行分析和探索，从而完成超前分析。

5.数据与真实世界的结合

以前在数据信息化分析过程中，都是做的数据虚拟性分析，和现实世界交互很少，而pokemon go就是很好的解决了这上方面的问题，很好把数据分析与现实世界结合在一起了，从而完成对现实世界的分析而提供更多有用的事实。

6.自服务可视化商品

随着可视化的不断发展，很多企业也希望可以利用信息进行分析与探索，但是数据是分散的，不是统一通过IP系统来进行判断的，需要经过不同的部门、区域汇集到不同的企业部门。但是可视化分析工具一旦成为商品，那么企业应用可视化分析将会进一步减少很多成本。

7.新一代的BI将取代传统BI

随着可视化分析的不断发展，一旦被商业化，那么新一代的企业在利用分析时，将会更大的节省很多时间，各种平台的兼容性也将不再是问题。当新的BI取代传统BI的时候，也将会给用户带来新的灵活需求服务。

8.定制化分析应用和应用中的分析

尽管如此，但是仍有很多企业的员工暂时不能享受到这些先进的分析技术，但是可视化分析的发展，将会帮助企业管理层等需要数据分析的人更加便捷快速的了解到需要的数据和信息。

一旦这些分析技术应用到业务流程、程度应用、操作应用等具体场景中的时候，那么使用者就很方便的查找到他们想要的数据信息，而对于怎么分析挖掘这些工作就不用去考虑了。

9.生态系统化

一个企业里，每个人都有不同的价值观、想法，每个部门都有对应的数据，如果利用生态系统分析，把数据和计算、部门等有效的结合起来，就会帮助企业建立更好的分析决策。

10.多环境混合发展

以前企业部置可视化应用只在企业内部IT平台上应用，但是云计算的出现与发展，可以把外部和内部的数据进行扩展分析，像私有云、公共云等云计算服务，都可以帮助企业很好的利用这些数据分析，从而实现给用户提供更多的扩展与服务。