大數據有著光明的未來：先進的技術和更輕松的數據訪問使企業能夠獲得更多洞察力、提高績效、創造收入和更快地創新。以主動和快速的方式應對全球危機及其后果，數據和分析與人工智能(AI)技術相結合將至關重要。

云計算管理

云計算越來越具有創造性、即時性和適應性。在過去的一年中，從將數據保存在物理服務器上的企業到將數據存儲在云平臺中或使用混合解決方案的企業，發生了重大的變化。事實上，調研機構Gartner公司預計到2022年，90%的數據和分析創新將需要公共云服務。使用云計算是輕而易舉的事情：它可以降低IT開支、提高靈活性、提高效率、提高安全性和創造機會。

人工智能將變得更加智能

Gartner公司預測，到2024年底，75%的企業將從試點人工智能轉向運營人工智能，從而使流數據和分析基礎設施的開支增加5倍。人工智能(AI)已經在商業領域取得了巨大進步，它將繼續提高其學習算法的能力。借助強化學習和分布式學習等方法，2022年的企業將能夠使用人工智能應對更復雜的業務挑戰。

數據網格

數據網格是一種在概念上具有可比性且對企業數據結構有用的架構方法，Gartner公司將其描述為2022年的首要戰略趨勢。后者是一種綜合方法，可在企業內集成所有數據，無論使用者在任何位置都可以按需訪問數據。

自助服務分析將會興起

企業必須定期并跨多個部門做出基于事實的選擇。這些決策中有許多是基于數據的，但并非所有業務人員都是數據專家。自助式數據分析解決方案使沒有技術背景或對數據分析沒有深入了解的任何人都可以訪問數據，并構建或定制他們的報告和分析。到2022年，企業可能會采用更完全的自助式分析解決方案，這將使非技術業務用戶能夠安全地訪問數據并從中提取分析。

決策智能

決策智能結合了多個領域，例如決策管理和決策輔助。它涵蓋了結合經典和先進科學的復雜自適應系統領域的廣泛應用。它為數據和分析主管提供了一個框架，用于在業務結果和行為的背景下設計、組合、建模、調整、執行、監控和調整決策模型和流程。當判斷需要大量的邏輯和數學程序時，必須是自動或半自動的，或者必須被記錄和審計。

客戶個性化將是王道

新冠疫情對消費者行為產生了巨大影響。由于很多實體公司被迫關門停業，消費者不得不通過互聯網來滿足他們的所有購買需求，這促使企業比以往任何時候都更加數字化。盡管存在障礙，但數字化帶來了更多數據，并改善了客戶洞察力。企業將開發一個數據驅動的“個性化客戶體驗計劃”，使他們能夠以在正確的時間采用正確方式來定位客戶。

預測分析將提高性能

數據分析師在過去必須準備大量數據來進行分析。然而，最近的技術進步和預測方法使分析當前數據，以在問題出現之前進行識別。由于現代預測分析，企業可以準確地預測在未來將會發生什么，這使任何企業都可以預測消費者行為來提升績效。

增強數據管理

為了優化和改進流程，增強型數據管理采用了機器學習和人工智能。它還將元數據從審計、出處和報告轉變為動態系統的動力源。可以使用增強的數據管理系統檢查大樣本的操作數據，例如實際查詢、性能統計和模式。增強型引擎可以使用現有使用和工作負載數據修改操作并優化配置、安全性和性能。

數據市場和交換將確保競爭優勢

到2022年，35%的企業將成為在線數據市場上的數據賣方或買方。由于這些市場和交易所，買賣數據從未如此簡便、更具成本效益或可擴展性。企業可以利用這些市場產生新的收入流，并從其他企業獲取關鍵數據，而無需進行冗長的談判。