“科技進步的速度如此之快，以至于我們無法在新變化出現(xiàn)的同時完全理解它們，”這樣的說法并非言過其實。

這既是驚喜，也是驚嚇。

如果說2019年，市場營銷的某一個領域因為科技發(fā)生了翻天覆地的變化，毫無疑問這個領域就是數(shù)據(jù)分析領域。

商業(yè)可以說是一個被數(shù)據(jù)淹沒的領域。

我們掙扎在浩如煙海的數(shù)據(jù)中，辨別什么信息是重要的、什么信息是不重要的。然而，這一問題還停留在“有就是好”的階段。但是，對隱私和安全的關注帶來了更大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)丑聞的發(fā)生就像打開了商業(yè)領域的潘多拉魔盒，現(xiàn)在每個人都必須面對數(shù)據(jù)問題。

我們看到的很多關于2020年的趨勢預測都圍繞著如何應對這些挑戰(zhàn)。有些問題與技術相關，有些問題本質(zhì)上與技術無關。讓我們來詳細討論這些問題：

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1. 增強分析使得數(shù)據(jù)理解更加容易

2017年，高德納第一次將增強分析列入其年度新興技術成熟度曲線報告。在報告中，高德納將增強分析描述為“數(shù)據(jù)分析領域的下一波浪潮”。無疑，高德納一語成真，2019年，增強分析已在數(shù)據(jù)分析領域成為主流。

對于時間緊張的數(shù)據(jù)分析及闡釋過程，增強分析已被證明可以緩解這一問題。這一技術實質(zhì)上是專為非技術出身或沒有數(shù)據(jù)科學知識的用戶開發(fā)的，讓他們能夠獨立開展數(shù)據(jù)分析。這也免除了數(shù)據(jù)科學家選擇算法的麻煩，他們無需寫代碼就可以獲得數(shù)據(jù)。

增強分析結合了機器學習和自然語言處理技術。增強分析工具能夠處理大量的數(shù)據(jù)，與分析平臺兼容性好，而且非常省時。

有趣的是，這些系統(tǒng)可以自行開展數(shù)據(jù)分析，展示任何異常趨勢并匯報企業(yè)。

高德納在2019年的報告中就指出：“到2020年，增強分析將成為企業(yè)購買分析與商業(yè)智能的新主要驅動力。”在數(shù)份行業(yè)趨勢報告中占據(jù)榜首的增強分析技術，必將在2020年引起轟動。

2. 數(shù)據(jù)存儲及管理技術創(chuàng)新

直到前幾年，大部分企業(yè)都用他們自己的數(shù)據(jù)中心存儲和管理數(shù)據(jù)，沒有別的選擇。隨著云服務的面世，這一情況得以改變，超大規(guī)模的云計算企業(yè)應運而生。企業(yè)云不僅能降低企業(yè)成本，還能增加利潤。

公共云市場涵蓋了云應用 (SaaS) ，開發(fā)及數(shù)據(jù)平臺 (PaaS) 和基礎設施(IaaS) 。佛洛斯特研究公司預測，公共云市場將增長到2994億美元。這一市場的復合年均增長率 (CAGR) 達到21%，保持低速健康增長。這一增長會帶來更多的需求和支出，促進企業(yè)數(shù)據(jù)技術的發(fā)展。

國際上，超大規(guī)模公共云領導者會尋求更多的合作，同時重新關注核心競爭力。領先的企業(yè)應用供應商會拋棄他們專有的基礎設施。

表現(xiàn)優(yōu)秀的計算服務將得到快速發(fā)展。云平臺自帶的開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)提供了豐富的服務網(wǎng)格和無需伺服器的計算功能。如果出現(xiàn)了廣為人知的公共云數(shù)據(jù)泄露事件，云管理供應商也會將關注點轉移到安全上來。

人工智能和機器學習也將滲透到企業(yè)級數(shù)據(jù)管理方案中。

高德納認為：“在技術手段短缺而數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長的背景下，企業(yè)需要自動化數(shù)據(jù)管理任務。供應商正引入機器學習及人工智能技術，使數(shù)據(jù)管理流程可以自動配置及調(diào)整，這樣高級技術人員就可以專注于更有價值的任務了。”

增強數(shù)據(jù)管理必將崛起，包括“數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成及數(shù)據(jù)庫”在內(nèi)的整個生態(tài)系統(tǒng)都將受到影響。

3. 自然語言處理和會話分析

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如果說有一種趨勢能在數(shù)據(jù)科學領域掀起真正的革命，那必然是自然語言處理 (Natural LanguageProcessing, NLP) 和會話分析的趨勢。有了NLP和會話分析，就不用編程詢問高級分析了。

這些技術使得人機之間能夠用自然語言對話，使得更多的用戶能夠接觸到數(shù)據(jù)。

自然語言處理一直都是科學幻想之一。記得斯坦利·庫布里克的《2001太空漫游》中的超級電腦HAL 9000嗎?迄今，HAL說“我很抱歉，大衛(wèi)，我恐怕不能那么做”的一幕仍稱得上是名場面。這部電影是1968年上映的。技術發(fā)展到今天的高度無疑花了不少時間，而NLP也終于作為人工智能的一個分支，在技術領域占據(jù)一席之地。

借助NLP，谷歌讓每個人都能使用互聯(lián)網(wǎng)。接下來，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)，詢問關于數(shù)據(jù)的問題、得到洞察解釋變得更容易。通過用語音問答代替文字問答，會話分析將把人機交互提升至全新的水平。

高德納咨詢公司對于這些技術的發(fā)展前景持樂觀態(tài)度。高德納預測， NLP及會話分析技術將促使更多的人使用分析工具和商業(yè)智能，到2021年，使用分析工具和商業(yè)智能的雇員將從35%提升至50%以上。在他們中間將出現(xiàn)新的用戶群體，比如決策員工。

4. 理解數(shù)據(jù)法律，保護消費者

2019可謂是數(shù)據(jù)隱私的多事之年，訴訟事件層出不窮。消費者隱私保護不僅成為了美國重要法院及立法機構的重要議題，也被硅谷提上了議程。自2018年Facebook與劍橋分析公司的“數(shù)據(jù)門”事件開始，亞馬遜、蘋果、谷歌等科技巨頭接連面臨起訴。

在2019年的大部分時間，各大科技公司都在加速構建以消費者隱私保護為核心的新商業(yè)模式。隨著《加利福尼亞州消費者隱私保護法案》 (CCPA) 及歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護條例》 (GDPR) 開始生效，保護消費者隱私成為所有擁有在線業(yè)務企業(yè)的必備功課。

如果你檢查一下郵箱，就會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)收到了諸如“隱私政策更新”、“服務及隱私更新條款”這樣標題的郵件。對于巨額罰款和未來可能的名譽損失，各商業(yè)機構唯恐避之不及。

在2020年，營銷人員將繼續(xù)反復地分析已有的消費者數(shù)據(jù)。營銷團隊的每個人都必須理解企業(yè)是如何收集、處理及保存數(shù)據(jù)的。過去，營銷人員可以竊喜不用學習這些知識，但2020年不會再給他們這樣的優(yōu)待了。

另外，由于技術公司和消費者們繼續(xù)在法庭上會面，人們也希望現(xiàn)行的立法機關能進一步完善法律。我們將看到關于隱私、隱私信息和侵犯隱私的不同定義——因為每部法律的定義都不同。例如，即使符合GDPR的要求，也不意味著CCPA的條款也能適用。

也許新的聯(lián)邦立法機構會因此形成。及時了解每一次法令的更新從未像現(xiàn)在這般重要。為了達到法律要求，企業(yè)花在咨詢和系統(tǒng)上的時間遠超以往。B2C企業(yè)面臨更為嚴酷的挑戰(zhàn)，因為為營銷和廣告留存用戶數(shù)據(jù)將變得更為艱難。

營銷人員必須認真評估第三方數(shù)據(jù)供應商的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，確保不會面臨任何訴訟。2020年，數(shù)據(jù)相關的訴訟案件預計將增加300%。由于越來越多的消費者采用反監(jiān)控技術來攔截政府監(jiān)控，企業(yè)也因此無法獲得IP地址、位置、面部信息等消費者數(shù)據(jù)。缺乏數(shù)據(jù)道德的企業(yè)將失去信譽、顧客和員工。

2019年，波耐蒙研究所 (Ponemon Institute) 開展研究并發(fā)布IBM研究報告，稱數(shù)據(jù)泄露的平均損失達到392萬美元。實際上，2019年上半年，數(shù)據(jù)泄露事件的總數(shù)增加了54%。

企業(yè)會試圖通過營銷推廣活動收集數(shù)據(jù)，并將之作為武器。Deep-fake詐騙帶來的損失將超過2.5億美元。企業(yè)將避免與第三方供應商分享數(shù)據(jù)。五分之一的企業(yè)必須保護數(shù)據(jù)不被AI泄露。

隨著數(shù)據(jù)泄露帶來的后果越發(fā)嚴重，保護數(shù)據(jù)，防止內(nèi)部泄露、數(shù)據(jù)庫曝光、釣魚式詐騙、勒索病毒攻擊及其他風險將成為企業(yè)的最高優(yōu)先事項。

這一切都會讓營銷團隊在2020年如履薄冰。做好準備吧!

5. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)，連接所有點

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為實現(xiàn)不同的商業(yè)目的，企業(yè)會運行不同的應用、使用不同的技術。這就導致有大量的數(shù)據(jù)可能是結構化的、未結構化的或是半結構化的。由于數(shù)據(jù)來自于不同的數(shù)據(jù)來源，對于不同的團隊和事業(yè)單位，各自的數(shù)據(jù)庫也不盡相同。

如果沒有一個管理所有數(shù)據(jù)的中央系統(tǒng)，就無法獲得準確的洞見，這就常常導致做決策時信息閉塞或不足。但是，如果能夠統(tǒng)一數(shù)據(jù)，就能夠更好地完善計劃、制作預報、制定預算、設計產(chǎn)品和服務。

去年，谷歌提出了整合應用及網(wǎng)頁分析數(shù)據(jù)的方案，將Google Analytics和FirebaseAnalytics(兩者都是谷歌旗下的數(shù)據(jù)分析工具，不同的是后者專為移動端設計)的功能集合在一起。這一方案可謂是及時雨。希望新技術能像雨后春筍般涌現(xiàn)，為企業(yè)的所有職能部門整合數(shù)據(jù)庫，確定唯一的正確的數(shù)據(jù)來源。

在2020年，越來越多的企業(yè)會運用技術打通各數(shù)據(jù)庫。實際上，以后大部分的營銷活動都要求企業(yè)內(nèi)部統(tǒng)一對顧客的理解。與以往相比，這更像是“必然要求”而非“可選項目”。

為了讓企業(yè)能夠穩(wěn)步發(fā)展、做出正確的抉擇，清晰且可行的規(guī)劃必不可少且非常有意義。這要求我們從全局看現(xiàn)有的生態(tài)系統(tǒng)，既要看到技術層面，也要看到非技術層面。

高德納咨詢公司的尼爾·奧斯蒙也提醒我們，不要濫用“改變”這一詞。他提醒企業(yè)，不要掉進“改革疲勞癥”的陷阱。他說：“人們上班是為了履行責任，而非做出改變。如果你迫使他們改變，那是非常累人的。”

所以，從溝通開始吧!幫助他們理解你的規(guī)劃、與你的構想相連。建立信任和信心，鼓勵真正的改變，制定他們能夠理解的清晰計劃!