大数据在推动组织数字化转型中起着重要作用，因此数据分析使领导者能够解释数据并获得有意义的见解。 大数据分析使企业能够做出数据驱动的决策，改善业务相关结果。
随着大数据分析市场的快速普及，预计到2022年大数据分析市场将达到2743亿美元，2022-2022年复合年增长率为13.2%。 看看2021年以后主导的顶级大数据和分析趋势。
决策智能
决策智能被定义为一个趋势领域，它涉及用于设计、建模、对齐、部署和跟踪的各种决策方法。 它还包括基于规则的方法等传统技术与AI和机器学习等高级技术相结合的框架。 未来，许多组织可能会有分析师实践决策智能，包括决策建模。
x分析
x分析由Gartner制作，是数据分析中的总称。 x是结构化和非结构化内容(如文本分析、视频分析和音频分析)的数据变量，因为这一新概念准备在未来几年引起关注。 数据和分析组长使用x分析解决气候变化、疾病预防、野生动植物保护等社会课题。
数据操作
DataOps是一种用于开发和交付分析的敏捷、面向过程的方法。 我们召集了DevOps团队和数据科学家，提供工具、流程和组织结构以支持数据驱动的企业。 DataOps团队重视有效的分析，并根据提供的见解衡量数据分析的性能。 他们还要求接受变化，了解不断变化的顾客需求。
加强分析
数据无处不在，每分钟都会生成更多的数据。 要增强分析的使用，请通过使用AI和ML创建、开发和共享数据分析来增强数据分析。 有助于提高数据分析过程的效率，为企业提供及时解决基于数据的问题的工具，并保持竞争中的领先地位。
混合云
云计算可以存储大量数据集，并可以根据实时信息进行操作，对大数据分析有很大影响。 目前，许多大数据和分析用例都在混合云基础架构上运行。 作为一种IT体系结构，混合云将本地和本地云资源与一个或多个私有云集成，提供大数据和分析功能的可扩展性和计算能力。
数据故事
数据故事已成为一种更普遍地传递业务信息和结果的方法。 现在的公司可以收集各方面的数据。 尽管如此，却无法充分利用数据中隐藏的机会。 讲故事是向很多人传播知识的关键。 在当今以数据为动力的世界里，这已成为必然。
融合分析
迄今为止，只有IT专家和数据分析师使用分析创建支持决策过程的数据可视化。 但是，在当今的自助服务概念中，这些工具在企业中的不同角色中被更广泛地使用。 预计到2023年，财富500强中95%的公司将分析治理整合到更广泛的数据和分析治理计划中。
大数据和分析新趋势将继续发展。 企业要想成功实现数字化转型，就必须保持专注并持续发展。 他们需要利用数据分析来更好地了解市场，了解如何保持比竞争对手更好的能力。