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Signals Analytics公司首席营销官Frances Zelazny表示，尤其是在数据和分析方面，IT部门与其他部门之间的界限将继续模糊。数据和分析有可能推动非常积极和有意义的业务成果，当它发生时，往往也有强大的跨不同职能领域的合作，因为每个人在分析方法方面都有责任。数据治理、数据读写能力、开放数据平台、组织不同部分数据的集成和利用等领域将使业务用户能够执行传统上为IT团队保留的任务，业务部门生成的数据将输入IT管理的平台。再加上数据科学家和分析专业人士的短缺，这也意味着数据平台将变得更加无缝和易于部署，以便组织的所有部门都能够利用它。

ThoughtSpot公司首席执行官Sudheesh Nair表示，随着数据素养的提高，分析技能将成为所有业务专业人员的常识，并开始从求职者的简历中消失。就像现在不太可能需要填写“Office熟练程度”栏目一样，将来也不太可能看到填写“数据熟练程度”栏目。人们进入了第三次分析浪潮，并期望无需专家的帮助即可与数据进行交互。如果无法将硬数据与业务环境相结合来定义和执行策略，那么将在工作场所中陷入困境。 2021年及以后的组织的理想人选是既能理解又能描述数据的人员，因为在短短的几年内，数据素养将成为组织雇主的要求和期望。那些希望获得成功的组织现在需要招聘这些人才。

Ahana公司联合创始人兼首席技术官(CTO)Dave Simmen表示，随着组织将数据基础设施转移到联合(采用引擎查询不同的源)、分解(计算与存储独立、数据与数据湖独立)堆栈的过程中，将会看到传统的数据仓库和紧密耦合的数据库架构被降级到原有的工作负载。但是就这一转变而言，有一件事将保持不变，SQL将继续成为分析的通用语言。数据分析师、数据工程师、数据科学家和产品经理以及他们的数据库管理员将使用SQL进行分析。

Push Technology公司首席执行官Sean Bowen表示，很多组织都在逐步扩展其对分析系统的使用，但面临对需要可以执行实时数据整理的事件数据平台的挑战。在2021年，组织将需要智能数据平台，这些平台可以使用各种格式、大小或速度的各种来源的静态数据和流数据。并将数据实时地传输到系统、设备和应用程序。

SingleStore公司首席执行官Raj Verma表示，针对所有数据工作负载的SQL查询。前进的道路不仅取决于自动化，还取决于使分析可访问和可共享的速度和范围。分析为组织下一步应该如何做使客户和员工感到满意提供了明确的方向。管理数据不再是一种奢侈举措，而是一种必要，它决定了组织将取得多大的成功。如果可以消除数据管理的复杂性或成本，那将非常有效。最终，该领域的赢家将消除数据管理的复杂性和成本，并且工作负载将被统一，因此组织可以编写SQL查询来管理和访问跨多个数据驻留的所有工作负载。

Aluxio公司创始人兼首席执行官Haoyuan Li表示，不同平台/团队在过去提供了人工智能和分析功能。多年来，人们看到平台正在融合，并且人工智能团队更加专注于算法方面，而人工智能和分析平台团队进行了合并，以提供用于分析和人工智能用例的软件基础设施。

数据专业人员对广大公众有责任。在意识到潜在滥用严重性的有意识的组织的领导下，将在数据分析领域内朝着道德规范迈进。也许一些国家政府部门将通过某些法规干预，但相信科技公司将负责这项指控。Facebook公司对参与度数据所做的事情不是违法的，但是已经看到，它可能对人们的个人习惯产生不利影响。

Denodo公司数据架构高级副总裁Paul Moxon表示，情感是影响客户行为的关键因素，对组织品牌忠诚度有很大影响。因此，对于组织来说，找到一种在客户决策过程中衡量客户情绪的方法越来越有用。情绪分析专注于研究和识别人类情绪的全部范围，其中包括情绪、态度和个性。它使用预测模型和人工智能/机器学习来分析人类动作、单词选择、语音音调和面部表情。情绪分析可以帮助组织建立更全面的客户资料，了解如何影响情绪并开发针对个人的定制产品和服务。跨地域、社交网络和评论网站的有关产品和服务的情感分析，使组织可以更好地理解和提高客户满意度。通过使用情感分析，组织可以更好地了解其营销和服务如何影响情感，从而提供更积极的客户体验。

（编辑：唐山站长网）

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