2021年数据分析行业展望
为了更好地理解2021年数据分析领域的重要新趋势，行业媒体采访了多位高管，以获取他们的观点和预测。展望未来，2021年的数据分析行业将蕴含激动人心的前景。
AlteRyx公司的首席数据和分析官Alan Jacobson指出，当前的“分析鸿沟”将愈加显著，类似于广为人知的“数字鸿沟”。新冠疫情迫使许多组织加大对数据分析的投入，而另一些组织则被迫削减非核心支出以维持运营。因此，这些组织需要对数据分析进行适当投资，导致分析鸿沟在2021年将进一步拉大，并将延续多年。可以肯定的是，数据分析将是各行业组织成功与否的关键。
TeRadata公司的数据科学和高级分析产品营销总监SRi Raghavan表示，过往的分散分析和报告解决方案时代可能已结束。这些解决方案虽然能满足特定业务需求，但却不具备可持续性。组织需放弃高度部门化的分析实施方式，以确保能够全面解决业务问题。未来，组织将具备分析所有数据的能力，这些分析将由不同技能的小组协作实施，确保近乎实时地提供分析见解。换句话说，分析将不再是零散的，而是更为系统化。
Kalypso公司的总经理GeoRge Young强调，规范分析将是成功实现数字化转型的重要组成部分。随着越来越多的组织收集和分析海量数据，高级分析正在逐步成为主流。在过去三年中，有35%的美国制造商已经部署了高级分析。规范性分析将成为推动人工智能优化绩效的催化剂，通过利用产品与客户数据，提供改进流程和提升效率的建议，帮助组织实现持续改进。
NeSS公司的全球数据、分析和人工智能业务主管ScOTT SchlesingeR提到，随着员工远程工作的普及，增强分析和自助服务的需求将进一步扩大。传统数据分析将受到人工智能的影响，远程工作者需要即时答案，增强分析将使用户通过创建查询来获取解决方案。人们开始意识到，数据分析和人工智能的融合正在形成更易于维护的基础设施，确保使用相同数据支持多个分析引擎。
Signals Analytics公司的首席营销官FRances Zelazny表示，IT部门与其他部门之间的界限正在模糊。数据和分析能够推动积极的业务成果，并且通常需要跨职能的合作。数据治理、开放数据平台的整合将使业务用户能够执行过去由IT团队负责的任务，业务部门生成的数据也将输入IT管理平台。
ThoughtSpot公司的首席执行官Sudheesh NAIR预测，随着数据素养的提高，分析技能将成为所有业务专业人员的基本素养，未来求职者的简历中可能不会再提及“数据熟练程度”。进入第三次分析浪潮的人们希望能够独立与数据互动，缺乏数据素养的员工将面临挑战。2021年及以后，组织需要能够理解和描述数据的人才。
Ahana公司的联合创始人兼首席技术官Dave SiMMen指出，组织在数据基础设施转型的过程中，传统的数据仓库和紧密耦合的数据库架构将逐渐被降级。然而，SQL将继续是分析的通用语言，被数据分析师和科学家广泛使用。
PUSh technology公司的首席执行官Sean Bowen表示，许多组织在逐步扩展分析系统的使用，但面临实时数据处理平台的挑战。2021年，组织需要智能数据平台，以支持来自多种来源的静态数据和流数据的实时处理。
SingleSTore公司的首席执行官Raj VeRMa强调，针对各类数据工作负载的SQL查询的未来不仅依赖于自动化，还取决于分析的可及性和共享的速度。管理数据已成为组织成功的关键，简化数据管理的复杂性将是制胜之道。
Aluxio公司的创始人兼首席执行官Haoyuan Li提到，过去不同团队提供的人工智能和分析功能正日益融合。人工智能团队将更加关注算法，而分析平台则将整合以提供更强大的支持。
数据专业人员在公众中承担着重要责任。在有意识的组织领导下，数据分析领域将朝着道德规范迈进。虽然某些国家可能通过法规进行干预，但科技公司也应对此负责。
DEnodo公司的数据架构高级副总裁Paul Moxon指出，情感分析在客户行为中扮演着关键角色，帮助组织更好地理解客户需求。通过情绪分析，组织能够构建更全面的客户画像，优化其产品和服务。
Heap公司的首席执行官兼创始人Matin MOVaSSate表示，进行有效的产品分析面临诸多挑战。随着消费者互动的数字化，数据分析的重要性愈加凸显，组织必须具备足够的资源来提取有价值的见解。
PluTora公司的首席营销官Bob Davis认为，预测分析的发展将塑造采用价值流管理(VSM)的组织未来。随着对软件交付过程可见性需求的增加，组织需要利用预测分析，深入了解客户需求，以在激烈的竞争中占据优势。
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