大数据在推动组织的数字化转型中起着至关重要的作用，因此数据分析使领导者可以对数据进行解释并从中获得有意义的见解。大数据分析使企业能够制定数据驱动型决策，从而改善与业务相关的结果。

随着大数据分析市场的迅速普及，到2022年，大数据分析市场预计将达到2743亿美元，在2018-2022年期间的复合年增长率为13.2％。让我们看一下将在2021年及以后主导的顶级大数据和分析趋势。

　　决策智能

决策智能定义为一个趋势领域，涉及各种决策方法，以设计，建模，对齐，部署和跟踪决策模型和流程。它还包含一个框架，该框架将传统技术（例如基于规则的方法）与高级技术（例如AI和机器学习）结合在一起。预计将来许多组织都会有分析师实践决策智能，包括决策建模。

　　X分析

X分析是由Gartner创造的，是数据分析中的总称。由于这个新概念已准备好在未来几年中吸引人们的注意，因此X是各种结构化和非结构化内容（例如文本分析，视频分析，音频分析等）的数据变量。数据和分析领导者将使用X分析解决社会挑战，包括气候变化，疾病预防和野生动植物保护。

　　数据操作

DataOps是指用于开发和交付分析的敏捷，面向过程的方法。它汇集了DevOps团队和数据科学家，以提供工具，流程和组织结构来支持数据驱动的企业。DataOps团队重视有效的分析，并通过其提供的见解来衡量数据分析的性能。他们还拥抱变化，并始终寻求不断了解不断变化的客户需求。

　　增强分析

数据无处不在，每分钟都会产生更多数据。增强分析的使用可以通过使用AI和ML创建，开发和共享数据分析来增强数据分析。它在数据分析过程中提高了效率，为企业提供了可以及时解决基于数据的问题的工具，并帮助他们在竞争中保持领先地位。

　　混合云

云计算可存储大量数据集并根据实时信息进行操作，因此对大数据分析具有重大影响。如今，许多大数据和分析用例都在混合云基础架构上运行。作为一种IT体系结构，混合云将本地和本地云资源与一个或多个专用云集成在一起，从而为大数据和分析功能提供了增强的可伸缩性和计算能力。

　　数据故事

数据故事正成为一种更流行的传达业务信息和驱动结果的方式。如今的公司可以收集各个方面的数据。尽管如此，他们仍然无法充分利用数据中隐藏的机会。讲故事是跨大批人传播知识的关键。在当今以数据为动力的世界中，这已成为必然。

　　融合分析

到目前为止，只有IT专家和数据分析师使用分析来创建支持决策过程的数据可视化。但是，按照当今的自助服务概念，这些工具在企业中的不同角色中得到了更广泛的使用。到2023年，预计还将有95％的财富500强公司将分析治理整合到更广泛的数据和分析治理计划中。

中琛魔方大数据平台表示大数据和分析的新趋势将继续发展。公司需要保持专注并不断发展，以推动成功的数字化转型。他们必须了解如何利用数据分析来更好地了解自己的市场并使其保持领先于竞争对手的能力。