如今，數據分析已成為企業的核心競爭力。越來越多的企業意識到，數據能為業務賦能。企業要想緊跟時代步伐，必須借助云計算、人工智能、機器學習和邊緣計算等新一代信息技術，提升數據分析能力。

問題是，重視數據分析雖然是主流應用趨勢，但在實際應用場景中，數據變化太快，企業很難高效地進行數據分析，這也是AIOps為什么會和數據分析齊頭并進的根本原因。

AIOps為什么會興起?

眾所周知，AIOps更多偏向于自動化運維，是將深度學習算法和大數據的業務流程結合起來的一種運維管理方式。那么，AIOps為什么會被應用于數據分析領域?AIOps和數據分析到底是怎樣一種關系?答案其實非常簡單!那就是AIOps解決了數據分析的諸多難題，助力數據分析走向了更高階段。

首先，AIOps解決了數據分析的最大挑戰，實現了數據的豐富性。

其次，實現了應用現代化的轉型。隨著5G 和物聯網 (IoT) 的發展，用戶的數據量在不斷增加，基于傳統IT架構下的數據分析方法，已經無法滿足業務需求。而AIOps的出現，不僅從技術層面有效解決了數據分析難的問題，還極大地避免了數據孤島的出現。

其三，讓數據分析走向自治化。AIOps 帶來的最大好處是，助力數據分析邁向智能化階段。過去，為了控制風險，一些應用系統會自動響應數據警報，但過度緊張，會讓應用出現警報疲勞的現象，導致大家對所有的警報視而不見。而以AIOps為核心構建的軟件解決方案，可以進一步明確哪些是必須要報備的事件，要實時響應;哪些是不太重要的異常處理，可以通過模式識別或者閾值警報等技術來過濾警報。

當然，除了在主流技術趨勢上要緊跟時代，具體的方式方法也很重要。

什么是數據民主化?

這兩年，數據民主化也是數據分析的另一重要趨勢。那么，什么是數據民主化?數據民主化思維是怎么流行起來的?我們有必要弄明白!

所謂 “數據民主化”，是指企業所有部門都可以訪問數據，而不僅僅只是最高管理層和 IT 團隊的專有能力。實際上，在企業數字化轉型過程中， 即使企業的整體技術水平比較低，也可以通過對數據的正確理解，通過新的自助式數據分析工具來解決。所以，有些時候，技術雖然很重要，但正確的方式方法是利用好一切技術的前提。

而數據民主化帶來的好處，顯而易見：

• 一個是，能更全面地了解客戶需求。數據民主化允許多個部門分析和利用數據集，這讓公司能更全面地理解客戶意圖和需求，也就是我們常說的“精準分析”。

• 另一個是，提高溝通效率。數據民主化可以讓企業對應用工具的使用變得更廣泛，包括人工智能分析和網絡安全軟件等。從更深層次的角度看，如果員工有權訪問他們真正想了解的數據，能極大地減少跨部門溝通的效率。

• 第三個是，提升客戶服體體驗。由于數據民主化實現了多樣化展示，可以為客戶打造更個性化的解決方案或者產品，自然客戶的服務體驗也會得到相應改善。比如：如果你的團隊可以訪問首選聯系信息，訪問用戶以前的購物數據，便能為客戶提供專有服務，帶來服務體驗上的整體提升。

低代碼解決方案發揮什么作用?

隨著數據民主化方向的發展，低代碼解決方案成為數據分析的“中流砥柱”。

低代碼解決方案的核心內容是，允許除開發人員以及 IT 團隊之外的其他部門，能夠分析和利用數據。這讓數據分析有了更大發展空間，低代碼可以讓用戶以更友好的方式訪問數據，讓數據分析走向平民化。這不僅提升了企業員工的應用技能，在整體業務及商業模式創新方面，也帶來了顛覆式改變。

至于，如何實現數據民主化，提升數據分析體驗?數據整合是第一步!

為什么要做數據集成?

數據分析不是一個孤立的系統，更不會以一個獨立的應用存在，而是內嵌于企業已經使用的應用程序中，通過對現有的數據進行分析，進而獲得洞察力。

為了獲取數據分析能力，企業會把現有的軟件解決方案進行整合，對所有數據進行集成。從某種角度來看，數據集成能力如何，決定著數據分析效率。如果企業使用的是無需切換的軟件，那便可以直接采集數據，減少了數據傳遞的時間。好的數據集成能力，可以從根本上降低數據出錯風險，讓企業員工快速找到所需要的數據。

為啥說小而寬的數據同樣重要?

隨著企業數字化轉型進程的加快，“大數據”已經成所有企業的“高科技標簽”，似乎沒有大數據，企業都不好意思做數據分析。

其實，相對大數據，小而寬的數據，同樣值得思考和分析。要知道，“大數據”之所以“大”，是因為有廣泛的數據支持，其中即包括了結構化數據，也包括非結構化數據。正式因為這種數據的多樣性和廣泛性，才能為企業提供更獨到的見解。但如果數據量較少，卻同樣能給企業帶來業務指導作用，那么這樣的小數據，自然也是企業需要重視的高價值數據。

總之，數據分析越來越重要，不再像企業過去認為的那樣可有可無，而是已走向業務運營的最前沿。通過最有效的手段和正確的方式方法擁抱數據分析，不僅為企業帶來業務的敏捷性和快速的市場響應能力，還能帶來更可觀的業績收入。

附原文鏈接：https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/data-analytics-trends/