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雷达卡
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数据分析正在被嵌入到各种各样的软件中，这意味着一种重大的转变即将到来。本文解释了为什么人们对数据分析认知以及数据分析的应用方式将会彻底改变。
数据分析正在被嵌入到各种各样的软件中。这带来的结果是，整个生态系统都在改变。以前，分析和BI（商业智能）一直是被分离出来的——我们“做”分析，我们“写”报告。但是今后，不管是网上购物、智能手表还是企业级应用程序，数据分析越来越成为软件不可分割的一部分。
我们对数据分析的认知和应用方式转变的背后，有三个因素在起作用。一是之前提到的嵌入到所有类型软件中的数据分析，二是自动化，三是软件构建方法的转变。
自动化是助燃剂
现代的软件产生和分析的数据数量前所未有，而且还在不断增加。如此庞大体量的数据远远超出了人类管理和分析的能力，于是自动化的数据分析和决策成为必然。因此，在某些情景中，数据分析“隐形”了，而且在未来这种场景还会更多。
“‘零阻力（frictionless）’很好地形容了人们在有效的用户体验上试图达到的状态。当然，随着自动化和后台分析的普及，我们对数据分析的认知会改变。”Forrester Research的VP兼研究总监Gene Leganza说道。“我们会更多地考虑结果——我们喜不喜欢这个网站或app的推荐引擎，或是那个更好一些？我们只需要关注那些能让我们满意的服务，而不用知道它背后的工作原理。”
但Leganza说：“这并不表示，自动化分析像黑匣子一样运作。尽管人类对嵌入式分析投入的有意识的思考减少了，我们仍然想知道决策是如何做出来的，特别是在这些决策变得日益重要的情况下。”成功的软件并不只是将数据管理和分析自动化、寻找合适的微服务组合来实现某一特定的目标，还能够对所需的路径做出解释。
微服务将带来冲击
软件开发实践在不断进化，被构建出来的软件也是如此。上个世纪，单一整体式的企业级应用软件被分解成了一个个小块，形成了一个个的SaaS解决方案。在微服务的架构下，功能变得越来越模块化，它是为了达成某个特定的目标而被开发出来的碎片化的功能模块。因为微服务是在创造功能块，这些功能块就能够以不同的方式结合起来对数据分析产生影响，反之亦然。
软件将变得更模块化，因为模块化意味着灵活性。随着企业业务的加速，软件必须能够快速适应不断发展变化的环境，减少不必要的支出。
为了使自动化更加普及，适用于越来越多的场景，我们将会使得软件能够动态地将所需的微服务拼凑在一起。微服务的粒度需要与数据模式相匹配。眼前的任务是将软件变得足够灵活以适应主流的数据模式。
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