人力資源分析雖然是人事部門新的業(yè)務領域，但為了更好地提高人力資源的投資回報率，該業(yè)務增長極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項大數(shù)據(jù)技術，使用人力相關數(shù)據(jù)片段優(yōu)化商務產(chǎn)出、解決商務問題。因此，人力資源分析越來越重要。
人力資源分析可以幫助回答一些問題，例如：我們在組織內(nèi)是否有正確的技能搭配？我們的員工，特別是那些優(yōu)秀的員工是如何工作的呢？我們能更好地預測企業(yè)未來的領導人是誰么？員工的精神狀況怎樣......如此等等。
在一個過熱的市場，對人才的爭奪戰(zhàn)愈演愈烈，優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師資源越來越稀缺，越來越貴，因此發(fā)現(xiàn)人才不是一件容易的事情。對于一個組織而言，了解員工的驅動因素，并且很好的激勵他們變得越來越重要。因此，在2016年，更多的組織將致力于人力資源分析，這些領域的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量將迅猛增長。
5.智能政府致力于提高社會和公民體驗
對于那些大的商業(yè)組織而言，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為通用語言。在適應新趨勢方面，政府是緩慢的，但是在2016年，我們會看到更多的國家、地區(qū)和地方政府會采用大數(shù)據(jù)技術來提高社會和公民的體驗。
政府正在嘗試用大數(shù)據(jù)技術來提高公民體驗的管理，通過政府分析、把數(shù)據(jù)驅動決策引入到一線員工的管理，從而創(chuàng)造無摩擦交易，提高政府績效。一個政府，或智慧政府，將會于實現(xiàn)目標做出重要貢獻，在2016年，在全球范圍內(nèi)將會有越來越多的政府向智能政府方向發(fā)展。
我們已經(jīng)看到一些例子。迪拜當局正努力把政府變成智能政府。他們已經(jīng)開始踐行提高客戶（例如，公民）體驗，并推動知識經(jīng)濟的實踐。他們已經(jīng)為數(shù)十個智能政府服務創(chuàng)建了一個單獨的、安全的登錄界面，大量的服務也都支持移動應用程序。
最好的智能政府的例子就是愛沙尼亞。這個僅有130萬公民的波羅的海國家被聯(lián)合國提名為“具有十年最優(yōu)電子政務內(nèi)容“ 。每一次與外部的或內(nèi)部的互動都是數(shù)據(jù)化的，愛沙尼亞政府對于自己的數(shù)據(jù)具有完全的掌控。此外，議會正在推行無紙化辦公，電子簽署法律文件，全電子化商務，因為所有的服務都是互聯(lián)的，所以報稅非常簡單。
盡管愛沙尼亞政府遠遠走在同行的前列，但這個進程遠沒有停止。在荷蘭，國家政府的目標是，截止到2017年，從與政府取得聯(lián)系到繳稅，全部實現(xiàn)工數(shù)字化。
因此在未來一年，我們將在世界范圍內(nèi)看到越來越多的政府開發(fā)智能方案。我們也將看到更多的政府開放自己的數(shù)據(jù)集，應用開放的API（應用程序編程接口）使初創(chuàng)公司和企業(yè)夠輕松地與政府部門對接。這不僅能加速政府的智能化過程，甚至可能收獲更多。
6.增強大數(shù)據(jù)安全、防止數(shù)據(jù)泄露
伴隨著數(shù)字化進程，物聯(lián)網(wǎng)將物物連接為網(wǎng)絡，大數(shù)據(jù)的安全變得越來越重要。在過去的幾年里，我們已經(jīng)遭遇了許多大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露事件，包括Ashley Madison hack（婚外情網(wǎng)站）和TalkTalk公司（英國寬帶服務供應商）的黑客攻擊事件。
基本上，任何組織未來都可能被黑客攻擊，如果沒有被黑客攻擊，說明其根本不重要。因此，任何組織不僅應該把重點放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻擊時，還要實施正確的危機應對計劃。
2016年，我們會看到更多的數(shù)據(jù)泄露新聞，更多組織犯傻試圖掩蓋，更多由物聯(lián)網(wǎng)引起的對實物的攻擊。特別是后者，可能會對數(shù)據(jù)安全產(chǎn)生深遠影響。畢竟，我們已經(jīng)看到過黑客遠程操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車。
因此，2016年，我們將看到組織是如何管理他們的數(shù)據(jù)保證數(shù)據(jù)安全，包括黑客攻擊前、攻擊中、攻擊后的各種管理措施。組織將增加安全開支，與有道德的黑客合作提高數(shù)據(jù)安全，改善內(nèi)部流程使得員工對于黑客更加警惕。畢竟，通常情況下人是公司安全協(xié)議中最薄弱的一環(huán)。
7.智能機器帶來的霧分析（Fog Analytic s)起步
霧計算正在迅速地獲得大量動力。霧計算是指推進連接到物聯(lián)網(wǎng)的終端設備和存儲數(shù)據(jù)的云計算之間的存儲、傳輸和計算。隨著物聯(lián)網(wǎng)的進步，霧計算勢頭越來越猛，因為傳感器變得相當精密，它們現(xiàn)在可以收集大量數(shù)據(jù)。
想象一下，你有一個網(wǎng)絡，連接各種設備，它們產(chǎn)生了大量的實時數(shù)據(jù)。在設備和云之間來回傳輸數(shù)據(jù)變得尤其昂貴，而且花費時間太長。采用霧計算或霧分析。霧分析使得智能機器在當?shù)貓?zhí)行一部分分析，只將分析結果發(fā)送到云端。