展望2022 年，这些数据产品会引领潮流

深呼吸，2021 年就快结束了，在家办公的我，坐在办公桌旁，端起一杯茶，带你回顾一下过去一年期间我学到的数据届潮流。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
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随着新冠疫苗的问世，数据类产品也逐渐崭露头角，但最近出现的变异毒株“OMICRON”的不断蔓延又是一个难题。我们希望新产品尽快出现，因为在这场“博弈”中，距离大数据掌握渗透途径已经有一段时间了，能在2022年就有个令人印象深刻的开始。

早在 2012 年，通过发出 POST 图像请求从应用程序中获取数据，就曾经引起过业界轰动。 我记得，这个脚本曾用于 Web 服务器，进行异步调用，从用户浏览器缓存存储中接收会话点击流数据。该数据收集机制只能在 10% 的工作内容中发挥作用。

而我们工作的重点是让数据变得有意义，为利益相关者提供可操作项目，而不仅仅是生成一份统计数据报告。我们的目标不是让观众了解如何利用这些数据，而是为他们提供一个框架，从而提高业务成单量。

现在，接近2021年末，我可以很自豪地说，从简单的Excel表格，到司机的自助服务系统，数据产品的发展道路变得越来越清晰。用户只需提出问题，点击报告，即可获得相应的答案。仪表板被用来讲述产品故事，在做出决策时，你可以将数据当作你的产品。

接下来，我将介绍2022开年的几大流行产品，他们有：

01 大数据产品

作为新型数据产品，可插拔式（pluggable）、技术友好型、大型数字平台可以渗透至各个市场领域，例如，医疗保健、零售、供应链、能源、药物开发、汽车、娱乐、金融、太空、政府、房地产，法律等，可以说是无处不在。相关的数据买卖及可用性将在合并、收购、转型和投资追加中发挥关键作用。  

除此之外，2022 年，还有 7 个产品将对数据行业的发展带来正面影响。

02 体验全面化

2021 年，我们了解了数据作为一种服务，可将数据移动至云（Cloud）中，易于访问，且实用性强。而 2022 年，数据移动至云（Cloud）将不再是一项独立的功能，将成为体验即服务（Experience as a Service）的组合交付。从整体来看，这个过程就是个人如何与品牌互动。赢得客户、员工和投资者的信任，让他们成为一个紧密结合的家庭，这些都可以帮助品牌取得其他成就。在忠诚度驱动下，客户体验几乎没有得到进步。

在2022年，要将客户服务、品牌形象、服务质量、服务交付结合在一起，为客户打造难忘的体验之旅。

事实上，是时候该设置一个大型监控，记录客户满意度调查，并奖励那些参与调查的人，因为在今后的工作中，你仍然需要这些人的帮助。

03 全球数据共享

随着Microsoft和 Meta 联手打造了 Metaverse，Spotify 和 Netflix 也联手打造出了 Netflix Hub。2022 年，这类“联名平台”数量会不断增加，企业之间共享数据，打造新型盈利模式，为有需要的用户提供平台。

04 用真实数据进行实验和模拟

测试环境中，数据不足的情况已经不存在了。现在，是时候以更接近实际的方法进行测试了，同时，加快测试速度并转移焦点。勇于创新，动态开展业务，根据市场趋势不断调整其运行模式。模拟真实用户，体验不同功能，并不断改进，最终才能立即投放市场。

05 让小块数据发挥作用

通过从小块数据集中学习，在日常工作中，系统能更加智能，也更加高效。这里，机器学习算法将在有限带宽内处理较小的数据块，并提供客制化警报和通知，让世界变得更加美好。

这个概念被称为“边缘计算（edge computing）”，经常出现在物联网设备中，向安全机制发出信号和警报，并通过医疗设备领域中使用的传感器检测异常和违规行为。随着我们的生活方式变得更加智能化，这些应用将创造出越来越多奇迹。

06 数据管理&数据安全属性

数据质量、数据屏蔽、数据标记、标准化、一体化，我们将在默认情况下通过数据结构执行这些操作，帮助每个人轻松获得数据。我们还会处理数据访问安全性中最关键的部分，这部分由重要数据参与者精确驱动，而这些参与者最终将根据其特定业务需求保持数据集的安全性。

07 多元化数据中心思维模式

这是我最喜欢的数据产品。不论何时，我们都需要遵循多元化的思维模式，平等对待所有用户。我了解到，这些准则帮助很多公司在理解所有语言、平等理解客户需求方面取得了巨大进步，公司产品覆盖范围不仅能体现这些强烈且独特的人性本能，而且时时刻刻都能感受得到。

其涉及领域非常广，不同语言产品的可用性也越来越强，可以自由使用方言和客户交流，排除偏见机制，以正确方式进行情感分析。

自然语言处理（NLP）、深度学习（DL）、人工智能（AI）培训的形式将会越来越高级，从而实现框架全方位、多元化的覆盖。

08 人工智能将成为一个自然过程

最后，Beast这个工具作为人工智能，执行并加速数据处理、制定决策、方法，并将以解决方案驱动的方式引入自我学习。人工智能将发挥一个天然催化剂的作用，以并行方式工作，减少繁琐和冗长的工作流程。和 GAN 一样，人工智能具有生成性，通过机器学习了解工作内容，并自动执行任务，创造性地编写、扫描和交付类似的人工生成记录，表现扫描、识别类似行为，识别异常行为，并发送警报。

因此，DevOps 系列将以持续集成的方法不断扩展，增加并简化代码以及基础设施的可交付成果，在其整个生命周期中将错误率降至最低，并提供最多的测试机会。

有关 2022 年DevOps 趋势，我认为这句话形容的非常到位：

“数据需要连接正确的点”。

以上就是对2022数据产品的展望。感谢你的阅读，提前祝你新年快乐！！！你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量数据科学相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：Pratiksha misra
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://medium.com/@misrapratiksha/data-product-trends-that-will-rule-in-2022-8df4b324c39e