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COVID-19危机刺激了数字化转型，迫使现任组织将其流程数字化，使业务模型现代化，启用数据访问并在数据驱动时代提高其员工技能。COVID-19大流行还证明了每个人都必须具备流利数据的知情公民的能力，因为数据可以用来告知和告知我们有关大流行的状况。

随着数据科学的成熟，世界各地的组织都在努力提高其数字弹性，并在此过程中变得更加以数据为驱动力。借助数据科学方法论和技术，专业团队致力于解决关键问题，例如自动驾驶汽车，蛋白质折叠和算法交易程序。但是，数据科学的应用广泛。这是关于建立精通数据的组织和社团，其中每个人，公民和员工都具备所需的必需技能，需要他们被告知。在未来的几年中，我们将看到跨数据流利性更好的工具。同时，让我们探索2021年的数据趋势和预测吧。

数据分析的未来预测

向云的大规模转变成为向健壮的数据资产和更好的数据分析的平行迈进。围绕数据分析构建具有前瞻性的平台，2020年证明了业务敏捷性的重要性。实时分析是我们目睹的一项重大飞跃，它将在2021年变得更加普遍。 踪过去的数据可能会提供有用的信息，但是当涉及到意外事件时，许多应用程序需要立即提供数据。这可能对底线产生巨大的影响。例如，基于实时数据可用性识别和阻止网络安全漏洞可以完全改变风险缓解措施。

对更多数据库的需求

在过去的40年中，企业一直将数据库置于本地。但是在明年及以后，我们将继续看到将数据库部署或迁移到云中的巨大加速，到2022年将增长75％。这意味着需要重新考虑将业务转型所需的要求，其中可能包括开发 基于云的本地数据库，并且更紧密地结合了分析和机器学习（ML）功能。

数据库是每个企业必不可少的组成部分，但是现在，数据库对于以前所未有的速度加快创新和增长至关重要。分析和运营数据的融合可以支持实时业务需求。 打破团队和系统之间的孤岛，将有助于企业做出更快的决策，认识新的收入机会，更轻松地满足不断变化的合规性要求并节省总体运营成本。

专注于知识图

根据Gartner，知识图是弥合人与机器之间鸿沟的五个新兴数据趋势之一。随着大数据的不断扩展，这些数据变得越来越难以分析和理解。这就是知识图出现的地方。

知识图是对象，概念和事件的相互链接描述的集合，可通过链接和语义元数据帮助为数据创建更好的上下文。这样可以轻松分析，集成，共享和统一数据。知识图以资源描述框架（RDF）表示，提供了一个框架，该框架允许轻松表示各种数据，可互操作且标准化。

增强分析以带来数据流畅性

大数据增长带来的重大挑战之一是处理如今可用的海量数据。消息来源表明，我们每天生成的数据估计为2.5兆字节，并且距今天仅五年，我们将生成463 EB的数据。数据集已经变得如此庞大，以至于处理解释它们现在是一个主要挑战。

增强分析通过使用ML和AI技术自动执行数据的准备，共享和分析来解决此问题，实质上是将较大的，看似无法使用的数据转换为较小的可用数据集。增强的分析无疑将使数据更加流畅.Gartner的研究表明，增强分析将在2021年成为商业智能的主要驱动力。

数据可视化成为主流

2020年，数据可视化帮助我们理解了一个日益复杂的世界。创建，批判性地理解和评估数据可视化将成为每个公民的一项基本技能。在人们勉强了解数据科学或大数据的功能后，我们可以期望在2021年看到大数据的更多实际应用，以解决人类面临的一些最大问题。

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