2023年你需要知道的13个数据行业流行语

今日份知识你摄入了么？

2022年1月，我正在阅读数据的未来，以及我应该知道的术语，以便为这一年做好准备。在当今快速扩张的数据环境中，越来越多地采用数据分析和报告使我作为数据分析和报告顾问感到高兴。

2022年，数据处于所有技术进步的前沿。这一年都是关于小数据、日常工作的自动化、对云的更强依赖、对业务的强大预测模型，以及高管们只希望看到仪表板。

我们在2022年听到了对新数据术语的介绍，它们在2023年成为我们词汇的一部分，这篇博客是关于那些肯定会在我们生活中出现的数据和技术专业人士的热门词汇。

图片来自Unsplash，作者Max Kleinen

1

垃圾数据

作为数据专业人士，我们喜欢漫无目的地囤积信息，不管是否为了个人使用。对于那些看起来很重要的数据，我们一直在收集辅助信息，然后却从未使用过，只会耗尽服务器空间。它只是占用了云上的空间，因为你或你的组织有无限的存储能力。如果你不使用你的数据，它就是垃圾，把你不需要的数据扔进垃圾桶。

2

数字尘埃

当世界上的物质被剥离，剩下的就是灰尘。在网络世界，每一个行动都会产生数字灰尘。数字尘埃不过是我们有意识地分享数据后留下的痕迹—无论是照片、视频、音频、文本、卷轴等等。智能设备的增加正在给用户的偏好、情绪和行为留下数字灰尘。

3

X分析

在分析的世界中，X分析允许我们在结构化和非结构化数据上运行任何类型的分析。X可以是内容分析、医疗保健和社交媒体领域流行的文本、音频、视频、图像数据等。它可以从新数据和旧数据或核心数据中选择模式，并在不同的、不连接的数据源中找到隐藏的价值。当今世界的X分析加速了商业的数字化转型。

4

数据结构

数据结构是数据管理设计的新兴术语。我将数据结构理解为一个内聚的环境，它允许数据消费者同时访问、集成、实现、分析和通信数据。数据结构可以由多云环境组成，其中多个云平台处理不同的数据处理。比如说，AWS管理数据摄入，Azure监督数据转换和消费。而且，你甚至可以添加Tableau，以使用上下文化的数据来完成fabric。

5

市场数据

对第三方数据的需求越来越大。企业正在尽可能从每个角落寻找隐含的见解-可能是你在网站上接受的cookie中的数据、人口数据、研究等。数据市场类似于任何电子商务平台，让公司免费提供和消费数据。有个人、B2B和物联网数据市场。Snowflake、微软Azure和Salesforce等公司是数据市场的一些领导者。

6

数据管控

随着企业继续添加越来越多的新数据源和系统，数据治理是确保组织数据安全、私有、准确和可访问的精髓。简单地说，从我在我的组织中看到的情况来看，数据治理建立了一个团队，该团队使用一种方法在数据生命周期(从获取到处置)中以同样的方式管理数据。它包括数据术语、要遵循的流程以及安全性和可用性规则。

7

数据民主化

无论他们在生态系统中的作用如何，民主都为他们提供了有效利用所需资源的平等机会。在数据世界中，演示民主化就是提供对数据的访问。当所有员工和利益攸关方都可以访问其所有数据时，你可以说一个组织具有数据民主（不考虑该组织制定的隐私规则）。简单地说，数据民主化使普通非技术专业人员能够访问数字信息。

8

数据目录

尽管现在听起来可能是重复的，但随着企业继续扩大数据集和收购来源的规模，数据团队保持所有信息的组织，以有效和高效地进行数据管理至关重要。为了达到这个目的，数据目录诞生了-这是数据分析的一个重要流行语。数据目录不过是映射过程之后创建的有组织的数据库存。

9

数据读写

我们将读写和交流能力定义为读写能力，而数据素养只是在相同的背景下添加数据。数据知识分子了解数据源及其用例、分析方法和应用的技术，并可以从数据(解释数据可视化)中向业务涉众传达正确的见解。

10

数据灵活性

敏捷在几年前高居热词榜榜首，并在今天推动组织的生命周期，今年是数据敏捷的时候了。数据敏捷性可以定义为在分析和处理数据时对流程的任何方面进行简单、健壮和快速更改的能力。对于企业来说，以利益攸关方满意的格式进行数据翻译至关重要。从这个意义上说，数据敏捷性为分析师和数据顾问引入了一种方法，无论底层数据基础设施（混合云、现场数据等）如何，都可以以速度、灵活性和可靠的规模满足业务的数据需求。

11

自助式BI

今天的高管只想看看业务仪表板形状的交互式可视化，为了满足这一需求，自助业务智能（BI）诞生了。作为一名分析顾问，在过去的一年里，我从开发分析项目转向了分析产品，这为任何想要使用数据进行决策的人打开了有洞察力的大门，几乎不需要培训。如果你的数据团队还没有在BI中采用自助方法，你的数据专业人员将不得不继续执行复杂的分析和创建报告和平台。如果不是今天，随着对更敏捷的报告和分析的需求日益增加，长期的自助BI可以使你的数据团队免受巨大的挫折。

12

移动分析

流动性是增长的基石。随着移动设备上可用的功能越来越多，分析也不落后于6英寸屏幕。移动分析使今天的用户能够在移动中快速访问数据。PowerBI已经创造了一种能够在移动应用程序上查看仪表板的能力，每天都有更多的仪表板平台出现在手机上。想想当你用手机登录，一个网页显示你在笔记本电脑上寻找的见解时，你获得的力量和灵活性。

13

数据转换

在信息时代，数字化转型被称为继煤炭、天然气、电子、互联网之后的世界第五次工业革命。现在是数据转换的时代，企业需要为数据分析做好准备。为此，企业配备了正确的平台和工具来处理数据是非常重要的。要在企业中进行有效的数据转换，数据必须经过6个步骤的过程：数据收集—数据组织—数据处理—数据集成—数据报告—数据利用。

在这篇文章中，我就说到这里。谢谢你的阅读！我希望你觉得这是一个有趣的阅读。请在评论中告诉我你在讲故事方面的经验、你在数据方面的旅程。

原文作者：Rashi Desai

翻译作者：马薏菲

美工编辑：过儿

校对审稿：chuang

原文链接：https://towardsdatascience.com/13-data-buzzwords-you-need-to-know-in-2023-87d8d908e5b6

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