问题是，重视数据分析虽然是主流应用趋势，但在实际应用场景中，数据变化太快，企业很难高效地进行数据分析，这也是AIOps为什么会和数据分析齐头并进的根本原因。

众所周知，AIOps更多偏向于自动化运维，是将深度学习算法和大数据的业务流程结合起来的一种运维管理方式。那么，AIOps为什么会被应用于数据分析领域?AIOps和数据分析到底是怎样一种关系?答案其实非常简单!那就是AIOps解决了数据分析的诸多难题，助力数据分析走向了更高阶段。

首先，AIOps解决了数据分析的最大挑战，实现了数据的丰富性。

其次，实现了应用现代化的转型。随着5G 和物联网 (IoT) 的发展，用户的数据量在不断增加，基于传统IT架构下的数据分析方法，已经无法满足业务需求。而AIOps的出现，不仅从技术层面有效解决了数据分析难的问题，还极大地避免了数据孤岛的出现。

其三，让数据分析走向自治化。AIOps 带来的最大好处是，助力数据分析迈向智能化阶段。过去，为了控制风险，一些应用系统会自动响应数据警报，但过度紧张，会让应用出现警报疲劳的现象，导致大家对所有的警报视而不见。而以AIOps为核心构建的软件解决方案，可以进一步明确哪些是必须要报备的事件，要实时响应;哪些是不太重要的异常处理，可以通过模式识别或者阈值警报等技术来过滤警报。

当然，除了在主流技术趋势上要紧跟时代，具体的方式方法也很重要。

这两年，数据民主化也是数据分析的另一重要趋势。那么，什么是数据民主化?数据民主化思维是怎么流行起来的?我们有必要弄明白!

所谓 “数据民主化”，是指企业所有部门都可以访问数据，而不仅仅只是最高管理层和 IT 团队的专有能力。实际上，在企业数字化转型过程中， 即使企业的整体技术水平比较低，也可以通过对数据的正确理解，通过新的自助式数据分析工具来解决。所以，有些时候，技术虽然很重要，但正确的方式方法是利用好一切技术的前提。

而数据民主化带来的好处，显而易见：

随着数据民主化方向的发展，低代码解决方案成为数据分析的“中流砥柱”。

低代码解决方案的核心内容是，允许除开发人员以及 IT 团队之外的其他部门，能够分析和利用数据。这让数据分析有了更大发展空间，低代码可以让用户以更友好的方式访问数据，让数据分析走向平民化。这不仅提升了企业员工的应用技能，在整体业务及商业模式创新方面，也带来了颠覆式改变。

至于，如何实现数据民主化，提升数据分析体验?数据整合是第一步!

数据分析不是一个孤立的系统，更不会以一个独立的应用存在，而是内嵌于企业已经使用的应用程序中，通过对现有的数据进行分析，进而获得洞察力。

为了获取数据分析能力，企业会把现有的软件解决方案进行整合，对所有数据进行集成。从某种角度来看，数据集成能力如何，决定着数据分析效率。如果企业使用的是无需切换的软件，那便可以直接采集数据，减少了数据传递的时间。好的数据集成能力，可以从根本上降低数据出错风险，让企业员工快速找到所需要的数据。

随着企业数字化转型进程的加快，“大数据”已经成所有企业的“高科技标签”，似乎没有大数据，企业都不好意思做数据分析。

其实，相对大数据，小而宽的数据，同样值得思考和分析。要知道，“大数据”之所以“大”，是因为有广泛的数据支持，其中即包括了结构化数据，也包括非结构化数据。正式因为这种数据的多样性和广泛性，才能为企业提供更独到的见解。但如果数据量较少，却同样能给企业带来业务指导作用，那么这样的小数据，自然也是企业需要重视的高价值数据。

总之，数据分析越来越重要，不再像企业过去认为的那样可有可无，而是已走向业务运营的最前沿。通过最有效的手段和正确的方式方法拥抱数据分析，不仅为企业带来业务的敏捷性和快速的市场响应能力，还能带来更可观的业绩收入。

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