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每个领域都有着有关自己未来的预测。其中数据分析是进行预测时永远不会落后的领域。由于要处理大量数据，因此这一领域为大量的预测打开了大门，正是由于这个原因，“分析”一直是各个方面的吸引力中心，并赢得了世界各地的关注。

未来几年，该领域的一些主要预测是：

数据隐私

数据隐私/安全性一直是人们关注的问题。随着全球数据量呈指数级增长，确保数据安全变得至关重要。这样，公司现在很可能意识到单独的独立工具无法实现数据隐私和治理。因此，将其实现为分析基础架构不可或缺的一部分以实现该目的将是前所未有的重要。

数据科学家

直到现在，人们已经看到数据科学家参与在与预生产开发阶段有关的任务中。他们一直在处理原始数据，并将其简化到可以传递到下一阶段的程度，代码转换器可以得出最佳结论。但是，在未来的几年中，据预测，数据科学家将拥有的权利会远远超出其本身。代码转换器本身将能够自己处理大量数据（远远超出预生产阶段），从而减少所需的代码翻译器数量。另外，将参与其中的代码翻译者的优势是不会处理过多的工作。

情感分析

为了使企业蓬勃发展，客户无疑扮演着举足轻重的角色。因此，了解客户行为有助于获得更好的结果，因为这有助于根据他们的需求进行运作。在未来几年中，企业很有可能开始以前所未有的方式优先考虑“情感分析”（如何自动编码情感？）。这将需要预测模型和人工智能/机器学习来分析单词，语音，面部表情等的选择，以了解人类行为，从而为根据客户概况定制产品和服务铺平道路。

机器学习

机器学习不用说也知道，现在已经有了广泛的应用。几乎找不到一个没将机器学习付诸实践得部门，大数据时代的企业都非常重视构建自己的机器学习平台。但是，未来可能会给我们展示完全不同的情况。在识别核心竞争力所在的情况下，很可能会发现企业会从提供自己的机器学习平台中退出。也许这正是他们意识到“通过将机器学习应用于业务问题来获得更多的价值”，而不是花费资源（时间，金钱等）来独自构建和维护工具的时候。

削减成本

2020年的疫情事件动摇了全世界，整个世界可能要花几年的时间才能恢复。话虽如此，每家公司现在都将寻找可以减少未来几年支出的方案。就分析而言，公司很可能会考虑与已经成立的公司建立伙伴关系，因为他们不希望与新兴/新兴公司建立伙伴关系而陷入任何风险。

对任何事物可以做出多少个预测没有限制，分析也是如此。字面上已经有了关于分析的大量预测，因此继续添加到列表中并不奇怪，这是该字段不会选择变老的唯一原因。

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