显然，在2020年，人工智能和分析技术会有一些大的发展趋势。房间里的大象:现在怎么办?有了这么多分析领域的新机会，企业如何才能不仅利用趋势，还利用这些技术能为企业和客户创造的价值呢?随着我们进入下一个十年，我相信分析的最大价值将以清晰、快速的决策、预测趋势和投资回报率的形式出现(这也将导致更好的决策)。以下是一些有助于你的公司在今年成长和提高的趋势。
识别基线数据是不够的
一份Excel文档——页面上的数字是平面的——在2020年是行不通的，蓝冠注册套件为在智能家居，自动化，智能家电和家庭娱乐等领域将Alexa集成到IoT设备中提供了新的机会。不管你的Excel技能有多好。由于数据量巨大，并且能够从中建立复杂的联系，营销团队需要学习使用机器学习和人工智能来增加他们的数据。平面数据—基线数据—是一个起点。但是它的价值在于进行积极的观察，发现模式，并基于所发现的连接开发新的查询。哦，这些联系需要尽快建立起来。就像现在。
如果你在看你的预算时很紧张，不要担心。虽然对实时分析的需求增加了，但内存处理的成本也降低了，使得更多的公司可以更方便地访问它。此外，聚合的数据库、通用数据模型和云应用程序使得简化数据和利用您喜爱的分析工具(如SAP、Tableau (Salesforce)、Microsoft Power BI、Oracle或SAS)的分析变得更加容易。
我的建议是，今后不要只专注于收集更多的数据。同时，集中精力收集能帮助你最有意义地处理它的技术。
要知道，重要的是预测，而不是描述
这并不是一个新的趋势，但是随着时间的推移，预测分析将成为任何一个成功的营销团队的基本要求，而不是富人和名人的锦囊妙计。团队不仅要关注“我们在哪里”，还要关注“我们要去哪里”，这一点越来越重要。“消费者想买什么?”什么时候?他们需要什么，却没有人给他们?找到这些利基机会是在你的市场领域领先的方法。随着人工智能和机器学习的发展，上述预测只会变得更加准确和强大。
投资数据可视化和图表分析
不是每个人都喜欢数字。由于数据为企业内的许多决策铺平了道路，所以员工必须找到快速、简单的方法，与他们接收到的数据建立有意义的联系。其中一种方法是图形分析。数据可视化/图表分析将更好地帮助您的团队理解人、客户、地点、时间和事物之间的复杂联系——而不是用数字压倒他们。这些可视化在场景规划和风险管理等方面也特别有用——这些大问题有很多可移动的部分，有很多可失去或得到的。
从Microsoft Power BI到Zoho Reports再到Tableau Desktop，有许多强大的数据可视化工具。很多人都有一些谷歌分析的经验。简而言之，当我们能够可视化数据所表达的内容时，通常会更容易一些。随着工具变得更加先进，可以丰富数据和开发预测模型。
使用分析来进行生命周期管理
生命周期管理是产品开发的关键，有些事物通过蓝冠注册Wi-Fi连接，其他事物则使用蓝冠测速蓝牙，而另一些事物则通过Thread或Zigbee连接。最聪明的营销团队将使用人工智能和机器学习来大规模优化他们的流程，从应用程序开发和测试，到发布、支持和恢复。
另一方面，任何算法都不可能永远持续下去，不管它对您的团队有多有效。随着我们进入下一个十年，我们将会看到从开发到测试再到恢复分析的生命周期管理方面更好的参与规则。哪工作?什么时候需要返工?我们如何确保算法和编码不会走上数据沼泽的道路?肮脏数据每年让美国损失3.1万亿美元!坏AI值多少钱?
自然语言处理
再说一次，不是所有人都不是数字人。幸运的是，能够理解这一点的技术力量。在未来，我们将看到越来越多的人能够通过语音命令来运行查询，这将使那些知道他们想要找到什么——但不知道使用什么指标来达到目标的营销团队更加容易。
对很多人来说，自然语言处理已经变得很普遍，因为你的高级智能手机上有了亚马逊Echo、Siri或Bixby等设备。但NLP的使用正在迅速扩大，因为我们发现，语音识别功能正被整合到更多的软件中，比如Zoom或思科(Cisco)的Webex会议翻译软件，或者微软(Microsoft)新推出的Office 365 Unified App，蓝冠测速“多模式”意味着调制解调器需要支持5G并向前代蜂窝技术提供向后兼容性，换句话说，蓝冠代理调制解调器需要涵盖过去和现在非常活跃的过去，同时还需要为多样化的发展铺平道路。人们将在自己的移动设备上书写带有语音到文本功能的文档。从甲骨文(Oracle)到Salesforce，再到微软Dynamics，所有公司都在大力宣传人工智能和NLP，作为它们当前和未来计划的一部分，目的是让营销人员能够更快地从数据中提取分析。
记住:这不是建立品牌和市场意识的灵丹妙药。分析是一个很好的工具，但是如果你没有一个计划来执行你的发现或者保持你的数据是最新的，即使是最好的数据也是没有意义的。未来，随着数据呈指数级增长，以及5G和物联网等技术趋势的扩散，从各个角度向你飞来的数据量只会增加。要记住的要点是，作为一个数据驱动的组织不再是一种选择——而是一种必需。