本篇教程介绍了大数据分析之商业智能十大趋势，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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    1.数据科学家将消亡

    熟悉数据分析将是普通业务人员的基本技能，能利用好数据价值去做规划的企业组织将更成功，忽略数据重要性的将被逐渐淘汰。

    2. 云端商业智能将成为主流

    企业组织想要快速延展业务，取得好效益，那么就需要采用基于云的商业智能工具。成熟的云服务可以帮助IT部门有更便捷的云端商业智能体验。

    3. 大数据将迎来爆炸式发展

    亚马逊Redshift和Google BigQuery这样的数据仓库将建立数据仓库从数月长的工程缩短成按天可计量的工程，这种快速成型和灵活性，以前是无法想象的。

    4. 轻巧的商业智能工具继续占据领导地位

    自助的数据分析正在成为快速发展的公司的标配。可以说，业务人员更期待灵活、易用的工具。

    5. 预测分析成主流

    有先进和专业的系统工具做数据分析，从数据中将可获取更多具有前瞻性意义的信息，而不仅仅是统计过去的数据做总结。

    6. 嵌入式商业智能工具出现

    嵌入式工具将逐渐流行，将数据分析变成企业日常工作的一部分。数据分析工具将嵌入交易事务处理系统。

    7. 帮助“讲故事”

    缺乏关联的Dashboard看起来十分糟糕，且对人无用，讲故事就变成了利用数据来交流思想和观点的方式。它能帮助从海量且无关联的数据中获取有价值的信息。

    8. 注重移动商业智能工具

    前沿企业将更加注重移动商业智能工具的应用，商业用户需要随时随地获取信息，而不仅仅是在回到办公桌前时。

    9. 企业开始认真分析社交数据

    社交数据一定程度反映着人对企业的品牌认知以及态度，它也是竞争分析的丰富信息来源。企业可以利用社交数据去判断怎样做对消费者是有意义的。

    10. NoSQL将会成为新的Hadoop

    企业正在探索怎样利用非结构化数据，NoSQL技术在企业探寻该类型数据时逐渐流行。          

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