Gartner发布的2020年十大数据和分析趋势

最近，国际信息技术研究和咨询机构Gartner在数据和分析领域发布了十大技术趋势，以提醒行业提高数据处理和访问速度，扩大分析规模，以应对可变的市场环境。以下是Gartner杰出研究副总裁RitaSalam和Gartner高级研究总监JulianSun(孙欣)总结的十大数据和分析趋势:趋势1：到2024年底，75%的企业将从人工智能、更高速、更负责任的人工智能开始(AI)基于流数据的分析基础设施数量将试点转为AI操作，从而增加5倍。新冠*疫情期间，机器学习(ML)、优化和自然语言处理(NLP)人工智能技术正在对病毒传播、应对效果和影响提供重要的洞察和预测。其他更智能的人工智能技术，如加强学习和分布式学习，正在创建一个更具适应性和灵活性的系统来处理复杂的业务状况。例如，基于代理的系统可以建模和模拟复杂的系统。趋势2：具有更多自动化和消费体验的动态数据故事将取代视觉和点击数据的创建和探索。因此，用户使用预定义仪表板的时间也会减少。向支持增强分析或NLP等技术的动态数据故事转变意味着最相关的洞察力将基于用户的场景、角色或用途传输给每个用户。趋势3：到2023年，超过33%的大型企业机构将聘请分析师来实现决策智能，包括决策建模。智能决策汇集了决策管理、决策支持等多项技术。它为数据和分析领导者设计、建立、协调、执行、监控和调整决策模型和流程提供了一个框架。趋势4：X分析“X分析”是Gartner创建的一个总称术语，其中X指的是各种结构化和非结构化内容(如文本分析、视频分析、音频分析等)的数据变量。).在2019冠状病毒疾病期间，人工智能发挥了关键作用，梳理了数千篇研究论文、新闻材料、社交媒体内容和临床试验数据，帮助医疗和公共卫生专家预测疾病传播，制定能力计划，寻找新的治疗方法，确定易感人群。X分析与人工智能、图谱分析等其他技术将在识别、预测和规划未来自然灾害和其他危机方面发挥关键作用。趋势5：ML和AI技术优化和改进了增强数据管理的增强数据管理。它还促进了元数据角色的转变，从协助数据审计、跟踪和报告到支持动态系统。增强数据管理产品可以审查大量的操作数据样本，包括实际查询、性能数据和解决方案。增强引擎利用现有的使用情况和工作负载数据，可以调整操作，优化配置、安全性和性能。趋势6：到2022年，公共云服务将在90%的数据和分析创新中发挥至关重要的作用。随着数据和分析的出现，数据和分析领导者仍难以协调服务和用例，增加了不必要的治理和集成费用。在定价之外，数据和分析问题的关键已经从服务成本转变为如何满足工作负荷的性能要求。在云中，数据和分析领导者需要优先考虑能够利用云能力和专注于成本优化的工作负荷。趋势7：传统上，数据与分析的碰撞数据管理能力和分析能力被视为不同的领域，需要单独管理。提供端到端工作流的供应商利用增强分析模糊了两个市场之间的界限。数据与分析的碰撞将增加这两个传统上相对独立的领域之间的互动与合作。这不仅会影响提供的技术和能力，还会影响支持和使用它们的人员和流程。相关角色也将从传统的数据和分析扩展到信息探索者和公民开发者。趋势8：到2022年，35%的大型企事业单位将通过正式的在线数据市场参与数据交易，而这一比例将在2020年达到25%。数据市场和交易平台为整合第三方数据产品和降低第三方数据成本提供了统一的平台。趋势9：区块链技术在数据和分析中的应用解决了数据和分析领域的两个挑战。首先，区块链提供了资产和交易的完整继承。其次，区块链为复杂的参与者网络提供透明度。分类账目数据库管理系统除了比特币和智能合约用例有限外(DBMS)它将为单个企业的审计数据来源提供更有吸引力的选择。Gartner预计，到2021年，分类账目DBMS产品将取代大多数许可区块链。趋势10：到2023年，图谱技术将推动全球30%企事业单位决策过程的快速情境化，为数据和分析价值奠定基础。图谱分析是指一系列技术，用于探索不同感兴趣的实体（如组织、人员和交易）之间的关系。它帮助数据和分析领导者找到数据中未知的关系，并查看传统分析技术难以分析的数据。

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