了解 2025 年数据科学和商业智能的趋势对于做出良好的业务决策并保持公司竞争力将比以往任何时候都更加重要。
数据是任何成功的企业战略的核心要素，数据科学和商业智能领域都可以保证提供有价值的信息的可靠性和可访问性。
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_2025 年数据科学和商业智能的趋势
在本文中，我们精选了 2025 年数据科学和商业智能领域最有趣的趋势，所有这些趋势都与即将到来的数字营销趋势密切相关。
拥有可扩展的数据工具，2025 年的最佳秘诀之一
您当然知道适应新的公司工具有多困难，对吧？到 2025 年，更多的公司将意识到这一点，特别是在数据分析和可视化工具方面。这就是为什么选择那些适应任何类型的组织并可以与其一起成长的数据科学平台将成为一种趋势。
从这个意义上说，我们还将看到更多此类平台的开发人员专注于提高其产品的可扩展性。
所有这一切虽然对每个人都有好处，但对小企业尤其有利，它们将不再需要付出更多的代价。
实时分析扩展
实时分析和处理数据是我们多年前就已经看到的，但到 2025 年，我们将看到有更多的公司采用这种类型的工具来更快速地获取信息并能够更快地做出正确的决策。以在竞争中保持领先地位。
电子商务行业是最常采用这种数据分析技术的行业之一，这也将使他们能够改善客户体验并加快响应时间。
边缘计算，2025 年数据科学和商业智能最有趣的趋势之一
边缘计算涉及在更靠近数据生成位置的地方处理、分析和存储数据，以加快分析和响应时间。
许多公司选择将所有数据集中在云中，这在当时可能非常有用，但由于分布式的 巴拉圭电话号码库 数百万台设备以及物联网 (IoT) 的发展，目前这不是一个可持续的模式。 ）），产生大量数据。具体来说，我们在零售领域最能看到这种趋势。
数据湖屋的兴起
为了更好地理解这一趋势，明确以下概念很重要：
数据湖：它是一个集中式存储库，其中来自不同来源的大量数据以其原始格式存储，无论其大小如何。它们非常灵活且可扩展，但如果不实施适当的管理措施，通常会导致数据质量和治理问题。
数据仓库：在这种情况下，数据被有序地组织和存储以方便其分析。其主要好处是可以提取高质量信息以安全地做出业务决策。然而，这种严格的顺序使其无法处理非结构化或半结构化数据。
正如您所看到的，这两个存储库都有其优点和缺点，但是如果有第三个选项将两个世界的优点结合在一起呢？嗯，事实上，它确实存在，并将成为 2025 年数据科学和商业智能最显着的趋势之一。
它被称为数据湖屋，是前两个概念的混合体，允许灵活的数据存储以及结构化处理和高级分析的能力。
我们将看看有多少公司决定开始在内部采用数据湖屋以提高其分析能力和性能。
更高级地使用数据分析
数据分析工具，包括那些允许预测性和规范性分析的工具，将得 学习这 8 项技能，在这个开学季成为 t 型电子邮件营销专家 到改进，并将在 2025 年成为公司 的必备工具。最重要的是，因为它们将允许做出更准确的长期战略决策，因为品牌将能够充分了解用户随时间的行为。
以更加合乎道德、可持续和透明的方式使用大数据，这是 2025 年最受期待的 细胞p数据 数据科学和商业智能趋势之一
老实说，数字化数据分析会消耗大量能源。因此，更多可持续实践通过大数据和商业智能的使用而出现，这将成为 2025 年的趋势。
这些做法基于两点：最大限度地减少数据分析对环境的影响并确保其使用符合道德规范。从这个意义上说，在负责任地获取数据和使用更节能的数据中心方面将做大量工作。
此外，我们还将看到用户和公司对人工智能模型透明度的需求如何增加。
数据分析师的好时机
越来越多的组织意识到基于数据做出决策的重要性，因此数据分析师的数量不断增加并非巧合。预计到2025年，企业将聘请此类专业人员来满足他们对有价值信息的需求，即将数据转化为可操作的信息。
