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当今，充满竞争的世界为企业带来了新的机遇与挑战，因此企业需要更多的灵活性和敏捷性。他们需要利用数据和分析来形成洞察，以对新形势下的变化作出及时、灵敏的反应。下面来了解一下新常态中不容忽视的十大数据趋势以及该如何利用它们形成自己的优势吧！

• SaaS是每个人新的好朋友

虽然在短期内较大的项目被搁置，但立即转向SaaS将触发数据库以及应用程序的迁移。能够访问、移动和协调来自多个地方的数据的技术也将随之而来。

• 自助服务实现自给自足

什么时候没有操作手册，也没有人牵着用户的手也能实现快速、直观的升级对于采用至关重要。在分析中，允许用户更直观地访问数据将使数据从自助服务转变为数据自助服务。

• 具备数据素养的同时也需要道德规范

关于数据的讨论越来越深入，因此打通“数据叙事的最后一英里”比以往任何时候都更加重要。这一发展使数百万人的数据素养得到提升，但是数据作为一种工具，需要道德来进行规范。

• 与以往相比，最新的商业数据变得更加重要

自从疫情发生以来，我们可以看到对于实时和准确数据的需求激增。警报、数据刷新和预测将需要更经常地发生，同时使用最新的变量。随着数据传输速度的提高，其业务速度也必须随之提高。

• 高级分析需要看起来与众不同

在过去从未出现过关键的输入数据点的情况下，预测模型通常无法很好地工作。算法需要对大量的数据进行良好的回溯，以构建未来的综合数据模型。因此我们需要更高层次的分析方法来关注异常值。

• 捕获并合成“替代数据”是有必要的

使用来自外部的数据，包括来自外部行业的数据变得越来越重要。由此，您可以获得派生数据，这些数据来自于记录系统中数据的组合、关联和合成。事实上这一趋势并不新鲜，但是由于更加低成本的处理与更加成熟的人工智能，它现在具备了越来越大的吸引力。

• 业务流程重组是核心环节

当今，我们不仅可以对业务流程进行建模，还可以借助机器人流程自动化、警报和嵌入式分析等技术对它们进行挖掘、自动化以及优化。当领导者希望重新设计工作方式时，效率指标只会变得更加重要和优先。

• 竞争的罗盘已经重新校准

大规模的合作与竞争可能会带来新的创新，同时也会给数据的使用与储存带来挑战。

• 协作必须在链条中更早地结合起来

数据管理和分析的融合为数据管道之间的集成点创造了机会，这将综合与分析结合在一起，并使活动元数据、业务逻辑和目录能充当链接组织，这可以把协作、创新和讨论推向数据本身。

• 大型的数字化转型可能会迫使分析发生代际转变

剧烈变化的环境改变了人们对未来的预期，这可能会引发商业智能的代际转变。对下一代技术的期望可以归结为一句话：从被动到主动。在这个充满不确定性的世界里，公司需要尽可能地做好充分的准备。

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