2024 年数据和分析趋势：即将发生什么？

毫无疑问，数据分析和大数据近年来引领了营销领域的一场革命，从根本上改变了公司利用信息进行营销活动的方式。

广告领域主要参与者的共同点是他们对这些工具的依赖。 因此，数据分析和大数据可以被视为当今实现和维持增长的基石。 对 2024 年数据和分析的趋势感到好奇吗？ 在下面发现它们并利用它们来最大化您的营销策略！

实时大数据见解：利用流处理

营销大数据

营销中的大数据是指实时捕获大量数据，然后进行分析以洞察消费者的兴趣和行为。 此过程旨在制定更有效的策略，产生更好的结果。

直到最近，许多公司还没有工具来捕获实时生成的所有数据，从而导致错误的分析和过时的策略。 事实上，2020 年，公司仅捕获了其生成的 56% 的数据，并且仅使用了其中的 57%。

到 2024 年，这种情况将会改变。 由于技术进步，大多数组织都将能够捕获和处理数据。 这意味着借助新的、更易于访问的大数据工具，可以更快地捕获和分析更多信息。

利用人工智能和机器学习进行自动化和分析

越来越多的组织正在使用人工智能和机器学习来分析数据，从而比以往更快、更轻松地获取有价值的信息。

事实上，这不仅发生在营销领域。 例如，在医疗领域，人工智能和机器学习使医生能够从花费 4 到 24 小时分析有关患者神经活动的 30 分钟视频，变成借助程序在不到半小时内完成分析基于机器学习的算法。

回到营销领域，在人工智能的帮助下，信息处理的自动化程度最高可达70%，数据收集的自动化程度最高可达64%。 这意味着制定战略时更加敏捷，对趋势的响应时间也更短。 这也意味着公司可以利用通过数据捕获和处理自动化获得的时间来解决其他问题，帮助他们实现目标。

可扩展、经济高效的管理：数据即服务的潜力

数据即服务 (DaaS) 利用基于云的工具来收集、分析和管理数据。 DaaS 成为 2024 年最有趣的数据和分析趋势之一的原因在于其成本效益。 它使各种规模的公司都能利用大数据的优势，而无需在存储平台或专有解决方案上进行大量投资。 DaaS 使数据分析民主化，使任何公司中不同角色的专业人士都可以使用数据分析，这从之前的专有性转变为高级公司的工程师或数据科学家。

谷歌和微软等平台提供 DaaS 工具，众多新兴组织迎合不同行业的需求。 值得注意的是，40% 的 IT 专业人员使用 DaaS 进行数据存储和备份，而 90% 的企业领导者则优先考虑数据民主化。

用于优化存储的数据湖

数据湖是存储大量原始信息的存储库，为公司和数据科学家提供快速访问以进行分析。 数据湖预计将成为 2024 年数据和分析的主要趋势，它擅长存储非结构化数据，与数据仓库相比，可提供跨各种数据类型的灵活性。

数据湖屋的出现将通过融合数据湖（灵活性）和数据仓库（数据管理能力）的优势来产生重大影响。 事实证明，这种集成是无缝利用数据的绝佳选择，无需浏览不同的系统。

虽然数据湖预计将在 2024 年成为趋势，但值得注意的是，这个概念仍然相对较新，技术还处于发展的早期阶段。 我们在 2024 年看到的景象可能会为 2026 年或 2028 年的繁荣市场奠定基础。

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大数据治理的转变

数据治理是指与旨在确保正确处理数据的政策和程序相关的一切。 到 2024 年，与数据保护相关的一切领域预计将发生重大转变。 今年不仅是第三方 cookie 最终消失的一年，而且预计全球 75% 的人口将通过隐私法保护其个人数据，这比 2019 年记录的 10% 大幅增加。 2020.

虽然大数据目前受到一定程度的监管，但预计 2024 年将迎来更具体的监管。 作为一家公司，保持警惕并确保遵守这些不断变化的法规至关重要。

工业 4.0：利用技术增强数据洞察力

工业4.0，又称第四次工业革命，是克劳斯·施瓦布创造的术语，出现于21世纪初。 它的特点是将机器人、物联网（IoT）、人工智能、自动化、云计算和数据交换等集成到各种流程中。

虽然数据分析在历史上一直是基础，但工业 4.0 技术的出现将其提升到了一个新的水平，为营销领域提供了宝贵的机会。

近年来，我们目睹了上述要素对营销的影响。 到 2024 年，我们预计公司将更广泛地采用第四次工业革命技术，应用于数据分析和营销。

增加数据操作的使用

DataOps 是一组数据管理技术和实践，旨在改进组织数据流的集成、自动化和通信，使其更有利可图、更快。

DataOps 为数据收集和分析过程（及其整个生命周期）带来的是敏捷性和速度。 因此，来自不同行业的许多公司已经开始投资这些实践和技术。

DataOps 的另一个好处是，由于它涵盖多个学科，因此它鼓励负责数据的不同团队之间的协作。

以数据为中心的人工智能

以数据为中心的人工智能代表了一种新型的人工智能技术，它以理解、决策和利用数据为核心。 与通常以启发式和规则为中心的前身不同，以数据为中心的人工智能通过集成大数据分析和机器学习技术，最大限度地减少了应用于新数据集时出错的可能性。

通过直接从数据中学习而不是仅仅依赖算法，以数据为中心的人工智能提高了决策的准确性，从而产生更精确的结果。 值得注意的是，这种新的人工智能迭代还表现出更大的可扩展性。 因此，它成为 2024 年数据和分析领域的一个突出趋势。尽管它正在逐渐出现，但它标志着一种趋势的开始，随着时间的推移，更多的公司可能会将其纳入其战略中。

云数据生态系统

云数据生态系统或平台是指位于云中的数据中心，可通过互联网访问并包含数据存储和服务器。 作为数字化转型浪潮的一部分，越来越多的公司正在整合这些生态系统，这标志着 2024 年数据和分析的显着趋势。将数据生态系统和业务数据迁移到云端不仅可以随时随地进行访问，还可以由于与物理硬件相比，其更具成本效益，因此还可以促进更大程度的民主化。

到 2024 年，预计 50% 的新云实施系统将基于这些生态系统。 除了上述优势之外，云数据平台还提供可扩展性，适应数据分析的需求，并且可以与公司目标和工作负载的变化保持一致。

边缘人工智能

边缘人工智能涉及在手机、相机或智能手表等设备上使用人工智能模型，无需依赖互联网服务器即可实现实时数据处理。 这种方法使公司能够识别新的模式和趋势，从而制定更有效的战略。

Edge AI 的众多优势正在获得越来越多的认可，使其成为 2024 年最引人注目的数据和分析趋势之一。值得注意的是，其几乎难以察觉的延迟和降低的带宽要求脱颖而出。 此外，与云人工智能相比，边缘人工智能提供了增强的数据安全性，因为大部分数据处理都在本地进行，确保了更即时的响应。 最后，它的适用性扩展到无法访问互联网的远程环境。