2024 年數據和分析趨勢：即將發生什麼？

毫無疑問，數據分析和大數據近年來引領了行銷領域的一場革命，從根本上改變了公司利用資訊進行行銷活動的方式。

廣告領域主要參與者的共同點是他們對這些工具的依賴。 因此，數據分析和大數據可以被視為當今實現和維持成長的基石。 對 2024 年數據和分析的趨勢感到好奇嗎？ 在下面發現它們並利用它們來最大化您的行銷策略！

即時大數據見解：利用串流處理

行銷大數據

行銷中的大數據是指即時捕獲大量數據，然後進行分析以洞察消費者的興趣和行為。 此過程旨在製定更有效的策略，產生更好的結果。

直到最近，許多公司還沒有工具來捕獲即時生成的所有數據，從而導致錯誤的分析和過時的策略。 事實上，2020 年，該公司僅捕獲了其產生的 56% 的數據，並且僅使用了其中的 57%。

到 2024 年，這種情況將會改變。 由於技術進步，大多數組織將能夠捕獲和處理資料。 這意味著借助新的、更易於存取的大數據工具，可以更快地捕獲和分析更多資訊。

利用人工智慧和機器學習進行自動化和分析

越來越多的組織正在使用人工智慧和機器學習來分析數據，比以往更快、更輕鬆地獲得有價值的資訊。

事實上，這不僅發生在行銷領域。 例如，在醫療領域，人工智慧和機器學習使醫生能夠從花費 4 到 24 小時分析有關患者神經活動的 30 分鐘視頻，變成借助程序在不到半小時內完成分析基於機器學習的算法。

回到行銷領域，在人工智慧的幫助下，資訊處理的自動化程度最高可達70%，資料收集的自動化程度最高可達64%。 這意味著制定策略時更加敏捷，對趨勢的反應時間也更短。 這也意味著公司可以利用透過資料擷取和處理自動化所獲得的時間來解決其他問題，幫助他們實現目標。

可擴展、經濟高效的管理：數據即服務的潛力

資料即服務 (DaaS) 利用基於雲端的工具來收集、分析和管理資料。 DaaS 成為 2024 年最有趣的數據和分析趨勢之一的原因在於其成本效益。 它使各種規模的公司都能利用大數據的優勢，而無需在儲存平台或專有解決方案上進行大量投資。 DaaS 使數據分析民主化，使任何公司中不同角色的專業人士都可以使用數據分析，這從先前的專有性轉變為高級公司的工程師或數據科學家。

谷歌和微軟等平台提供 DaaS 工具，許多新興組織迎合不同產業的需求。 值得注意的是，40% 的 IT 專業人員使用 DaaS 進行資料儲存和備份，而 90% 的企業領導者則優先考慮資料民主化。

用於優化儲存的資料湖

資料湖是儲存大量原始資訊的儲存庫，為公司和資料科學家提供快速存取以進行分析。 資料湖預計將成為 2024 年數據和分析的主要趨勢，它擅長儲存非結構化數據，與資料倉儲相比，可提供跨各種資料類型的靈活性。

資料湖屋的出現將透過融合資料湖（靈活性）和資料倉儲（資料管理能力）的優勢來產生重大影響。 事實證明，這種整合是無縫利用資料的絕佳選擇，無需瀏覽不同的系統。

雖然資料湖預計將在 2024 年成為趨勢，但值得注意的是，這個概念仍然相對較新，技術仍處於發展的早期階段。 我們在 2024 年看到的景象可能會為 2026 年或 2028 年的繁榮市場奠定基礎。

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大數據治理的轉變

資料治理是指與旨在確保正確處理資料的政策和程序相關的一切。 到 2024 年，與資料保護相關的一切領域預計將發生重大轉變。 今年不僅是第三方 cookie 最終消失的一年，而且預計全球 75% 的人口將透過隱私法保護其個人數據，這比 2019 年記錄的 10% 大幅增加。2020.

雖然大數據目前受到一定程度的監管，但預計 2024 年將迎來更具體的監管。 作為一家公司，保持警惕並確保遵守這些不斷變化的法規至關重要。

工業 4.0：利用科技增強數據洞察力

工業4.0，又稱第四次工業革命，是克勞斯·施瓦布創造的術語，出現於21世紀初。 它的特點是將機器人、物聯網（IoT）、人工智慧、自動化、雲端運算和資料交換等整合到各種流程中。

雖然數據分析在歷史上一直是基礎，但工業 4.0 技術的出現將其提升到了一個新的水平，為行銷領域提供了寶貴的機會。

近年來，我們目睹了上述要素對行銷的影響。 到 2024 年，我們預計公司將更廣泛地採用第四次工業革命技術，應用於數據分析和行銷。

增加資料操作的使用

DataOps 是一組資料管理技術和實踐，旨在改善組織資料流的整合、自動化和通信，使其更有利可圖、更快。

DataOps 為資料收集和分析過程（及其整個生命週期）帶來的是敏捷性和速度。 因此，來自不同行業的許多公司已經開始投資這些實踐和技術。

DataOps 的另一個好處是，由於它涵蓋多個學科，因此它鼓勵負責資料的不同團隊之間的協作。

以數據為中心的人工智慧

以數據為中心的人工智慧代表了一種新型的人工智慧技術，它以理解、決策和利用數據為核心。 與通常以啟發式和規則為中心的前身不同，以資料為中心的人工智慧透過整合大數據分析和機器學習技術，最大限度地減少了應用於新資料集時出錯的可能性。

透過直接從數據中學習而不是僅依賴演算法，以數據為中心的人工智慧提高了決策的準確性，從而產生更精確的結果。 值得注意的是，這種新的人工智慧迭代也表現出更大的可擴展性。 因此，它成為 2024 年數據和分析領域的一個突出趨勢。儘管它正在逐漸出現，但它標誌著一種趨勢的開始，隨著時間的推移，更多的公司可能會將其納入其策略中。

雲端資料生態系統

雲端資料生態系統或平台是指位於雲端的資料中心，可透過網際網路存取並包含資料儲存和伺服器。 作為數位轉型浪潮的一部分，越來越多的公司正在整合這些生態系統，這標誌著2024 年數據和分析的顯著趨勢。將數據生態系統和業務數據遷移到雲端不僅可以隨時隨地進行訪問，還可以由於與實體硬體相比，其更具成本效益，因此還可以促進更大程度的民主化。

到 2024 年，預計 50% 的新雲端實施系統將基於這些生態系統。 除了上述優勢之外，雲端數據平台還提供可擴展性，適應數據分析的需求，並且可以與公司目標和工作負載的變化保持一致。

邊緣人工智慧

邊緣人工智慧涉及在手機、相機或智慧手錶等設備上使用人工智慧模型，無需依賴網路伺服器即可實現即時數據處理。 這種方法使公司能夠識別新的模式和趨勢，從而製定更有效的策略。

Edge AI 的眾多優勢正在獲得越來越多的認可，使其成為 2024 年最引人注目的數據和分析趨勢之一。值得注意的是，其幾乎難以察覺的延遲和降低的頻寬要求脫穎而出。 此外，與雲端人工智慧相比，邊緣人工智慧提供了增強的資料安全性，因為大部分資料處理都在本地進行，確保了更即時的回應。 最後，它的適用性擴展到無法存取互聯網的遠端環境。