在本文中，我們精選了 2025 年數據 資料科學 科學和商業智慧領域最有趣的趨勢，所有這些趨勢都與即將到來的數位行銷趨勢密切相關。
擁有可擴展的資料工具，2025 年的最佳秘訣之一
您當然知道適應新的公司工具有多困難，對吧？到 2025 年，更多的公司將意識到這一點，特別是在數據分析和視覺化工具方面。這就是為什麼選擇那些適應任何類型的組織並且可以與其一起成長的數據科學平台將成為一種趨勢。
從這個意義上說，我們還將看到更多此類平台的開發人員專注於提高其產品的可擴展性。
這一切雖然對每個人都有好處，但對小型企業尤其有利，它們將不再需要付出更多的代價。
即時分析擴展
即時分析和處理數據是我們多年前就已經看到的，但到2025 年，我們將看到有更多的公司採用這種類型的工具來更快速地獲取資訊並能夠更快地做出正確的決策。
電子商務行業是最常採用這種數據分析技術的行業之一，這也將使他們能夠改善客戶體驗並加快回應時間。
邊緣運算，2025 年資料科學和商業智慧最有趣的趨勢之一
邊緣運算涉及在更靠近數據生成位置的地方處理、分析和儲存數據，以加快分析和回應時間。
許多公司選擇將所有資料集中在雲端中，這在當時可能非常有用，但由於分散式的數百萬台設備以及物聯網 (IoT) 的發展，目前這不是一個可持續的模式。大量數據。具體來說，我們在零售領域最能看到這種趨勢。
數據湖屋的興起
為了更好地理解這一趨勢，明確以下概念很重要：
資料湖：它是一個集中存儲庫，其中來自不同來源的大量資料以其原始格式存儲，無論其大小如何。它們非常靈活且可擴展，但如果沒有實施適當的管理措施，通常會導致資料品質和治理問題。
資料倉儲：在這種情況下，資料被有序地組織和儲存以方便其分析。其主要好處是可以提取高品質資訊以安全地做出業務決策。然而，這種嚴格的順序使其無法處理非結構化或半結構化資料。
正如您所看到的，這兩個儲存庫都有其優點和缺點，但是如果有第三個選項將兩個世界的優點結合在一起呢？嗯，事實上，它確實存在，並將成為 2025 年數據科學和商業智慧最顯著的趨勢之一。
它被稱為資料湖屋，是前兩個概念的混合體，允許靈活的資料儲存以及結構化處理和高級分析的能力。
我們將看到有多少公司決定開始在內部採用資料湖屋以提高其分析能力和效能。
更高階地使用數據分析
數據分析工具，包括那些允許預測性和規範性分析的工具，將得到改進，並將在 2025 年成為公司的必需品。將能夠充分了解使用者隨時間的行為。
以更合乎道德、可持續和透明的方式使用大數據，這是 2025 年最受期待的數據科學和商業智慧趨勢之一
老實說，數位化數據分析會消耗大量能源。因此，更多永續實踐透過大數據和商業智慧的使用而出現，這將成為 2025 年的趨勢。
這些做法基於兩點：最大限度地減少數據分析對環境的影響並確保其使用符合道德。從這個意義上說，在負責任地獲取數據和使用更節能的數據中心方面將做大量工作。
此外，我們還將看到用戶和公司對人工智慧模型透明度的需求如何增加。
資料分析師的好時機
越來越多的組織意識到基於數據做出決策的重要性，因此數據分析師的數量不斷增加並非巧合。預計到 2025 年，公司將聘請此類專業人員來滿足他們對有價值資訊的需求，即將數據轉換為可操作的資訊。
另一方面，我們也將看到 2025 年數據科學和商業智慧的趨勢之一將如何鞏固數據總監的角色。以至於預計到 2025 年幾乎所有大公司都將擁有該專業人員。
首席數據長（CDO）對於鞏固以數據為導向的文化並確保業務目標與其保持一致至關重要。
採用混合雲和多雲
這一趨勢指的是，公司（無論大小）在分析和管理大量資料時將使用本地服務或公有雲與私 康涅狄夫 vs 克拉維約歷史戰績 有雲服務結合。這將使他們獲得兩全其美的效果，並擁有更大的靈活性、獲利能力和可擴展性。
私有雲更加靈活，允許更好 回波數據 的控制和更大的可擴展性。就其本身而言，公有雲更便宜，不需要太多維護並且具有很高的可靠性。就本地服務而言，它們 在各個方面都允許更大的控制。
這種環境組合還具有 在發生錯誤或災難時輕鬆恢復資訊的優點。