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物联网传感器系统集成
来源：网络 | 2021-12-17 07:12:14
对数据分析的2022个重要趋势的预测。今年预测的主题围绕着自动化，让更多的人能够用更少的努力和更少的障碍，对数据做更多的事情。
1.Hadoop之后的生活
2022年，我们可以预计Hadoop平台将继续衰落。希望首席信息官和数据团队继续淡化Hadoop，并继续将其从生产数据堆栈中移除。
此外，IT部门还应继续使其内部部署的实现看起来和功能类似于公共云。在短期内，组织可能会继续使用Hadoop文件系统（HDFS）作为存储平台，直到设计出更好的私有云存储解决方案。
为了保护现有的投资，并遵守当地政府的法规，组织不能简单地将构建在本地Hadoop之上的所有现有工作负载和应用程序移动到公共云。本地数据堆栈将继续存在。跨公共云和私有云的混合解决方案将是一种更实用的方法。
2.数据API
随着越来越多的技术组织希望推动分析过程的自动化和开发人员生产率的提高，API的货币化和API经济的追求自然会影响数据工程、数据管理和分析。2022年，越来越多的企业将采用工厂式的数据即服务方法，将数据驱动的决策和预测分析推向主流。
提供数据、元数据和基本智能的API的系统化实现不仅将用于面向客户的公共流程，也将用于内部使用。这将使DAASAPI成为所有企业流程、工作流和管理的中心。
3.低代码/无分析代码
在当今持续集成和持续交付（CI/CD）的世界中，花一周或更短的时间创建一个有意义的数据应用程序变得越来越普遍。但是，缩小开发管道以适应更大的人群需要更低的门槛才能进入应用程序创建过程。未来一年，低代码/无代码平台的日益流行有望加速这一趋势。
由于低代码/无代码平台使非编码人员能够有机地构建自己的数据应用程序，因此此类平台的下一个合理步骤是在应用于分析时解决人类的好奇心和创造力。实现这一目标的基础是创建用于数据管理和数据管道的模块化工作流，并在数据服务中更多地采用机器人过程自动化（RPA）。这是分析、机器学习和人工智能自动化的下一波浪潮。
4.度量存储Eclipse商业智能
尽管商业智能在2022年将继续以健康的速度增长，但并非每个人都适用。它的使用偏向于决策者、仪表盘和报告。虽然跟踪KPI也可以是BI用例，但关键指标的普遍性及其与业务的几乎每个方面和每个用户的相关性要求创建指标存储。
如果你认为BI被创造的概念所束缚，并且依赖于一个单一的真理来源来分析商业运作、销售和市场营销，那么更广泛的更普遍地使用度量可以被认为是一个单一的现实来源。这一现实适用于每一位用户，而不仅仅是高管和领导者。因此，推动数字化转型的将是量度存储，而不是BI。
5.人工智能将增强数据消费者
虽然有些人对公民数据科学家的概念持怀疑态度，但更容易预测公民数据分析师的崛起：一个将数据、指标和见解作为其工作描述自然延伸的人。
更好的API和低代码平台是朝着正确方向迈出的一大步。人工智能将越来越多地赋予那些缺乏超级用户技术技能的人权力。为了实现这一目标，软件供应商需要提高对数据消费者如何使用数据以及如何从数据中获得优势的理解。
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