根據IDC數字宇宙研究，到2020年，地球上每個人每秒將創(chuàng)建約1.7兆字節(jié)的新信息。要從如此大量的信息中尋找見解，就需要無縫采用大數據技術，更強的數據安全性，以及將AI，機器學習以及認知技術應用程序與業(yè)務運營相集成。這就要求對正確的基礎架構以及熟練的人才進行投資，以確保精確使用大數據和分析平臺。
 

　　值得注意的是，中國是十大數據分析市場之一，大數據分析行業(yè)預計到2025年將增長八倍，從目前的20億美元增長到160億美元。那么，這個行業(yè)的未來將如何發(fā)展?以下是2020年值得關注的五個大數據和數據科學趨勢：
 

一、規(guī)范分析準備推動主動決策
 

　　對于希望轉變人力資源流程的公司，感知分析可幫助訪問和分析大量數據，以制定更明智的勞動力決策。例如，百度使用分析方法來改善招聘決策，而阿里巴巴使用評估工具(例如預測指標)來制定明智的招聘決策。人力資源分析方面的培訓可以幫助您的職能專家充分利用這一趨勢，有效地執(zhí)行各種活動，例如分析人員流失，員工績效和預測評估。
 

二、數據科學家的需求量很大
 

　　隨著數據科學市場的快速增長，對數據專家的需求量很大。據IBM稱，到2020年，對數據科學家的需求將增長28%。在2016年4月至2017年之間，中國的分析工作數量增加了一倍。這意味著尋找數據科學家將是一項艱巨的任務。由于缺乏該領域熟練的專業(yè)人才，約有50,000個職位空缺。在數據科學課程中對數學家和分析師進行培訓的人力資源團隊將可以更好地與競爭保持同步。
 

三、認知技術和人工智能(AI)正在重塑業(yè)務流程
 

　　根據德勤大學出版社的資料，現在可以自動化需要人類感知技能的任務。認知系統(tǒng)，如IBM沃森，斯坦福大學的深潛和谷歌的深層心態(tài)使企業(yè)通過自然語言處理(NLP)，以非結構化數據的意義?？偛课挥诎嗉恿_爾的Talview利用IBM Watson加快了其客戶的招聘過程。為了利用此類認知技術，人力資源和L&D領導者需要重新培訓其勞動力，并投資于適應性學習策略，以實際應用認知技術。
 

四、機器學習正迅速成為大數據平臺和分析的支柱
 

　　機器學習 (ML)正在跨職能和行業(yè)發(fā)現廣泛的應用程序。Pinterest使用機器學習(ML)來增強內容發(fā)現，而印度招聘初創(chuàng)公司Belong使用AI掃描相關候選人。經驗教訓：將ML與數據分析相集成，使公司能夠快速訪問更準確的見解以進行實時決策。提供有助于提高大數據和數據科學員工技能的學習計劃， 是在實時場景中從分析中獲得更多價值的好方法。
 

五、企業(yè)越來越多地采用云第一策略和基于云的平臺進行大數據分析
 

　　到2020年，至少三分之一的數據將通過云。能夠有效分析多種數據源的業(yè)務領導者可以利用各種機會來提高各個部門的成果。例如，施樂利用云計算的第一策略來有效地分析數據，并在其呼叫中心將損耗率降低20%。畢馬威(KPMG)和IBM等公司正在真正采用“云第一”戰(zhàn)略。
 

　　根據中國工業(yè)聯合會的報告，中國作為一個擁有十億人口的國家，了解連接“金字塔底層”的重要性和挑戰(zhàn)。云可以通過提供一個平臺來擴展教育，醫(yī)療保健，金融服務，企業(yè)家精神和治理以及其他領域的范圍，從而推動這一包容性增長議程。
 

　　云，人工智能和機器學習已準備好在2020年推動大數據領域的重大變化。無論您是從事零售，醫(yī)療保健，銀行業(yè)務還是教育行業(yè)，都可以通過對員工進行大數據技術和數據技能培訓并對其進行培訓，從而從中受益科學。預期結果將提高運營績效，改善客戶體驗并持續(xù)增長。