BI和分析平台市场从IT主导的报告转向现代业务主导的分析已经成为主流，BI解决方案的发展和演变非常迅速，数据分析市场的变化趋势又该如何？笔者根据自己的行业经验以及对权威报告的解读，总结出一些要点，在此分享给大家。
1、自然语言处理将在BI市场扮演重要角色
未来我们会看到自然语言处理变得愈发流行、复杂、无处不在，随着开发人员和数据工程师不断完善自身对自然语言处理的理解，自然语言处理将会被应用到越来越多的领域。Gartner预计到2020年，50%的分析查询都将通过搜索、自然语言处理或语音生成，自然语言生成和人工智能将成为90％的BI平台的标准功能。国内的一些BI产品，如美林数据股份有限公司的Tempo数据分析平台，就集成了自然语言处理的方法，该方法包含了分词、特征选择、信息抽取、文本过滤、向量空间、关键词提取、主旨话题分析、观点情感分析、垃圾违禁信息检测、结构化输出等算法。
2、人工智能助理数据分析师
提到人工智能，有人会心怀畏惧，担忧我们的工作会被人工智能所替代，作为数据分析师，大可不必惧怕人工智能，因为人工智能会帮助数据分析师提高分析效率，成为分析师的得力助手。在人工智能的协助下，分析师不用将过多的时间花费在基础数学运算上，而是有更多的时间来考虑业务影响和后续的逻辑步骤，并能帮助分析师开拓并继续使用其数据分析流程。面对人工智能，我们应积极迎接它所带来的机遇和挑战。
3、数据分析技能将成为必选项
随着大学院校越来越重视数据科学与分析，未来对分析技能的要求不再是加分项，而是必选项。以一些知名院校为例，如加利福尼亚大学圣地亚哥分校在2017年便增设了数据科学专业本科主修和辅修课程，北卡罗来纳州立大学作为发起数据分析硕士计划的开拓者，预示着学术界将会深入开拓数据科学与数据分析课程领域。在不久的未来，我们将会看到对于数据分析人才的需求将持续增长，并且招聘标准会愈发严格。
4、众包是数据管控的未来
数据分析的模式转移到了任何有能力创建分析的人员，数据管控也面临着同样的颠覆。商业智能和分析策略将接纳新式管控模式：IT部门和数据工程师将管理和准备数据源，随着自助式服务成为主流，最终用户将可以自由探索数据。完全由IT控制的自上而下流程将被丢弃，以便支持将IT人才与最终用户相结合的协作开发流程。他们将共同确定最重要的数据，以管控和创建能最大限度发挥分析的业务价值而不影响安全性的规则和流程。
5、对于数据安全的需求催生网络安全保险
数据是关键的业务资产。但是如何衡量这些数据的价值，数据丢失或被盗时会发生什么？网络安全保险市场是应对数据泄露而迅速发展壮大的行业之一，网络和隐私保险涵盖了企业对客户的个人信息被黑客曝光或窃取导致数据泄露的责任。该行业的年度同比增长率为30%，预计到2020年，行业的年度总签单保费收入将达到56亿美元。
6、多重云的应用将愈发广泛
组织正在加快将数据和核心应用程序迁移到云的步伐。Gartner的一项研究表明，“到2019年，多重云策略将成为70%企业的常用策略，而目前仅有不到10%的企业应用此策略”。一些知名商业智能厂商，如Tableau和Qlik，均提供了基于云端的数据可视化分析产品，支持用户实现云端自助式分析。
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