根据IDC数字宇宙研究，到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息。要从如此大量的信息中寻找见解，就需要无缝采用大数据技术，更强的数据安全性，以及将AI，机器学习以及认知技术应用程序与业务运营相集成。这就要求对正确的基础架构以及熟练的人才进行投资，以确保精确使用大数据和分析平台。
值得注意的是，中国是十大数据分析市场之一，大数据分析行业预计到2025年将增长八倍，从目前的20亿美元增长到160亿美元。那么，这个行业的未来将如何发展?以下是2020年值得关注的五个大数据和数据科学趋势：
一、规范分析准备推动主动决策
对于希望转变人力资源流程的公司，感知分析可帮助访问和分析大量数据，以制定更明智的劳动力决策。例如，百度使用分析方法来改善招聘决策，而阿里巴巴使用评估工具(例如预测指标)来制定明智的招聘决策。人力资源分析方面的培训可以帮助您的职能专家充分利用这一趋势，有效地执行各种活动，例如分析人员流失，员工绩效和预测评估。
二、数据科学家的需求量很大
随着数据科学市场的快速增长，对数据专家的需求量很大。据IBM称，到2020年，对数据科学家的需求将增长28%。在2016年4月至2017年之间，中国的分析工作数量增加了一倍。这意味着寻找数据科学家将是一项艰巨的任务。由于缺乏该领域熟练的专业人才，约有50,000个职位空缺。在数据科学课程中对数学家和分析师进行培训的人力资源团队将可以更好地与竞争保持同步。
三、认知技术和人工智能(AI)正在重塑业务流程
根据德勤大学出版社的资料，现在可以自动化需要人类感知技能的任务。认知系统，如IBM沃森，斯坦福大学的深潜和谷歌的深层心态使企业通过自然语言处理(NLP)，以非结构化数据的意义。总部位于班加罗尔的Talview利用IBM Watson加快了其客户的招聘过程。为了利用此类认知技术，人力资源和L&D领导者需要重新培训其劳动力，并投资于适应性学习策略，以实际应用认知技术。
四、机器学习正迅速成为大数据平台和分析的支柱
机器学习 (ML)正在跨职能和行业发现广泛的应用程序。Pinterest使用机器学习(ML)来增强内容发现，而印度招聘初创公司Belong使用AI扫描相关候选人。经验教训：将ML与数据分析相集成，使公司能够快速访问更准确的见解以进行实时决策。提供有助于提高大数据和数据科学员工技能的学习计划， 是在实时场景中从分析中获得更多价值的好方法。
五、企业越来越多地采用云第一策略和基于云的平台进行大数据分析
到2020年，至少三分之一的数据将通过云。能够有效分析多种数据源的业务领导者可以利用各种机会来提高各个部门的成果。例如，施乐利用云计算的第一策略来有效地分析数据，并在其呼叫中心将损耗率降低20%。毕马威(KPMG)和IBM等公司正在真正采用“云第一”战略。
根据中国工业联合会的报告，中国作为一个拥有十亿人口的国家，了解连接“金字塔底层”的重要性和挑战。云可以通过提供一个平台来扩展教育，医疗保健，金融服务，企业家精神和治理以及其他领域的范围，从而推动这一包容性增长议程。
云，人工智能和机器学习已准备好在2020年推动大数据领域的重大变化。无论您是从事零售，医疗保健，银行业务还是教育行业，都可以通过对员工进行大数据技术和数据技能培训并对其进行培训，从而从中受益科学。预期结果将提高运营绩效，改善客户体验并持续增长。