企業(yè)會考慮利用數據分析和數據科學作為數字化轉型的一部分嗎？自動化、回歸基礎的方法，以及數據驅動的文化可能是關鍵因素。

數據分析是一個不斷變化的領域。隨著企業(yè)繼續(xù)大量投資于分析以支持數字化轉型，掌握最新趨勢對于確保企業(yè)在未來數月和數年內采用成功所需的分析策略至關重要。

今年2月，研究機構Market Research Future公司預測，從今年到2023年，全球數據分析市場的復合年增長率將達到30.8%，2023年市場規(guī)模將達到776.4億美元。德勤公司中央創(chuàng)新團隊負責趨勢感知項目的總經理、德勤最近發(fā)布的“轉向數字成熟度報告”的合著者David Schatsky表示，數據分析投資不斷增加的核心是成為數字化企業(yè)的動力。

Schatsky說，“數字化企業(yè)是一個不斷發(fā)展的企業(yè)，總是尋求應用和最大化數字技術的價值，以重塑自己，重塑提供給市場的產品，如何將這些產品交付給市場，以及如何運營。數字化企業(yè)是我們認為通過有效利用數字技術和數據而不斷發(fā)展的企業(yè)�！�

對于希望通過數據轉變業(yè)務的組織而言，在未來幾個月需要關注以下四種分析趨勢。

1.數據公民的崛起

隨著組織向數據驅動的轉變，大多數專家和行業(yè)觀察者都認為，采用這項技術雖然不容易，但卻是最簡單的元素。圍繞數據改變文化和組織思維方式及其有效使用通常最具挑戰(zhàn)性。

“數據中最重要的部分是人�！弊稍儥C構Carruthers and Jackson公司的主管Caroline Carruthers說。他曾擔任Network Rail公司首席數據官，也是《如何顛覆、創(chuàng)新并領先于競爭對手》這篇闡述數據驅動業(yè)務轉型的文章的共同作者。他說，“組織需要了解對數據和信息做些什么，并且在數字化轉型達成一致意見�！�

Gartner公司業(yè)務分析團隊的研究副總裁Rita Sallam對此表示贊同。

Sallam說，“文化對任何企業(yè)來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)：變革管理、文化素養(yǎng)。企業(yè)是否有足夠擁有文化的勞動力，能夠通過這些新技術獲得現(xiàn)在提供給他們的見解，并能夠采取行動�！�

德勤公司的Schatsky補充說，為了掌握數據，組織必須在業(yè)務線中灌輸一種思維模式，無論何時企業(yè)面臨決策或采取行動，負責人都應考慮是否有數據可以幫助業(yè)務實現(xiàn)更智能或更好的目標。

Schatsky說，“這需要改變思維方式。為了使其普及，企業(yè)領導層必須集中精力，并在整個組織中發(fā)揮作用�！�

因此，他們認為，企業(yè)將越來越關注于推動數據驅動的思維方式，以及在整個組織中對基本數據概念的流暢性。

然而，商業(yè)分析咨詢機構A4A Brown公司的總裁、Meta S. Brow警告說，企業(yè)的做法不要過猶不及。

Brown說：“我認為，在期望執(zhí)行經理成為分析專家的程度有很大的限制。而他們熟悉術語可能是合理的。”

Brown以律師行業(yè)為例。預計律師管理團隊將了解他們必須遵守的最重要的法律，并且應該能夠了解合同，但他們不會就復雜的法律問題提供建議。她說，同樣的想法在分析方面也適用。

她說，“我認為在數據分析中增加高管的等級，或者為自己進行數據分析是不合理的。我認為，人們在學習數據分析方面對他們的期望非常低。作為分析專家，我們的工作就是通過整個流程更好地與他們合作，我們的責任是將他們所說的業(yè)務信息轉化為分析術語�！�

2.回到分析的基礎

在過去幾年中，圍繞分析的對話越來越多地集中在尖端技術上，如機器學習、深度學習、神經網絡，以及其他人工智能元素。專家表示，雖然這些領域將在未來幾年繼續(xù)引起很多關注，但許多組織將重新回歸基礎，并從不太先進的分析中獲得更多的實用性。

Brown說：“我參加過很多行業(yè)大會，也閱讀了大量文章，發(fā)現(xiàn)人們談論的是他們可能想象得到的最復雜的數學，但他們卻還沒有真正充分利用簡單數學，這讓我非常震驚。如果美國的每一家企業(yè)都能徹底利用統(tǒng)計數字的數據，那么我們的經濟將會蓬勃發(fā)展�！�

Carruthers對此表示認同。她說，“很多人對機器學習和人工智能的應用感到興奮，認為必須做所有這些事情，卻忘記了組織實際上從分析中獲得了大量價值�！�

Carruthers認為，隨著組織將分析投入生產，并尋求真正從他們的分析工作中獲取價值，他們將再次更加重視通過更基本的分析和報告功能可以實現(xiàn)的目標。