隨着數據時代的高速發展，龐大複雜的數據量，繁瑣的數據分析流程將會對企業運營造成不小的麻煩，企業領導者就需要尋找合適的服務和技術來應對複雜數據帶來的困惑，解決數據帶來的麻煩。同時，龐大的數據也爲企業發展帶來了機遇。龐大的數據量與雲計算技術強大的處理能力相結合，可以實現數據大規模的訓練和執行制定的算法。未來數據分析技術的發展空間需求巨大，下面我將對未來數據分析技術發展做出五點預測。
1.數據分析能力不斷增強
未來數據的處理量將幾何式的增長，現有的處理分析技術可能無法滿足數據的及時分析。因此，增強數據分析能力將是未來數據分析技術發展的第一要務。同時，增強分析技術與BI的結合將持續推動着企業的發展。
2.增強數據管理的能力
龐大的數據量必將造成數據管理的欠缺，未來數據分析技術的發展也將全面提升數據管理能力。增強數據管理利用ML功能和AI引擎來制定企業信息管理類別，包括數據質量、元數據管理、主數據管理、數據集成以及數據庫管理系統自我配置和自我調整。相信未來通過添加ML和自動化服務級別管理，手動數據管理任務將大大減少。
3.持續智能化發展
智能化的發展解決了繁瑣的運營流程，未來數據分析技術的發展也必將沿襲智能化的發展。持續型智能是一種設計模式，在這種模式中，實時分析集成在業務操作中，處理當前和歷史數據，以指定響應事件的操作。它提供決策自動化或決策支持。爲數據分析處理提供強有力的推動力。
4.區塊鏈模式的引入
區塊鏈的核心理念便是去中心化。主張是在不受信任的參與者網絡中提供分散的信任。數據分析技術的未來發展也需要解決網絡中的不信任。通過區塊鏈來提高人與人之間的信任度，對於數據的分享將會是有力的。區塊鏈是一種數據源，而不是數據庫，不會取代現有的數據管理技術。它會是數據的推動力。
5.持久性的內存儲量
新的持久型內存技術將有助於降低採用支持內存計算的體系結構的成本和複雜性。可以爲高性能工作負載提供高性價比的大容量內存。它有潛力提高應用程序的性能、可用性、啓動時間、集羣方法和安全實踐，同時控制成本。新的服務器工作負載不僅要求更快的CPU性能，還要求更大的內存和更快的存儲空間。
數據分析技術的發展關係着企業的競爭能力。如今數據分析技術主要應用的領域在BI，面向企業級的智能分析。在國內的BI領域，帆軟的Finebi在數據分析的應用上較爲突出，Spider引擎支持連接企業的大數據計算平臺，在充分利用平臺計算性能的同時，也解決了TB至PB級超大數據量多維分析的難題。深受行業的歡迎。相信未來數據分析技術的發展應用將會更加的廣泛。
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