新冠疫情對(duì)數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域有什么影響？人們需要了解數(shù)據(jù)和分析在2021年的發(fā)展趨勢(shì)。

在過(guò)去的幾年中，很多組織已經(jīng)接受了采用高級(jí)分析技術(shù)背后的理念，首先是像大數(shù)據(jù)這樣的流行術(shù)語(yǔ)，然后是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)。但是，有些組織采用這些技術(shù)時(shí)，有時(shí)可能會(huì)迷失方向。根據(jù)進(jìn)行的調(diào)查、如何定義技術(shù)以及提出什么問(wèn)題，組織對(duì)高級(jí)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的采用方式會(huì)有很大不同。

但是，這些技術(shù)已經(jīng)得到了眾多IT專業(yè)人員和企業(yè)高管的關(guān)注，他們認(rèn)識(shí)到了這些技術(shù)在降低成本、增加收入、加速創(chuàng)新以及提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等方面具有的前景。

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司在去年發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，組織在業(yè)務(wù)中部署人工智能的比例達(dá)到19％。隨著通過(guò)供應(yīng)商的更多支持、更大的人才庫(kù)以及眾多技術(shù)的進(jìn)步，人工智能技術(shù)變得更加主流，組織將能夠更好地將人工智能應(yīng)用于許多未曾考慮過(guò)的場(chǎng)景。

考慮到這一點(diǎn)，Gartner公司在最近該公司舉辦的一次IT研討會(huì)上發(fā)布了2020年數(shù)據(jù)和分析技術(shù)十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)，這些趨勢(shì)將使組織從疫情對(duì)其業(yè)務(wù)和IT計(jì)劃的不利影響中恢復(fù)過(guò)來(lái)。

以下是Gartner公司研究副總裁Rita Sallam在此次研討會(huì)上發(fā)布的有關(guān)數(shù)據(jù)和分析的市場(chǎng)和技術(shù)趨勢(shì)。

1．更智能、更快、更負(fù)責(zé)任的人工智能

Gartner公司預(yù)測(cè)，到2024年底，75％的組織將人工智能的試點(diǎn)應(yīng)用轉(zhuǎn)向運(yùn)營(yíng)，這將推動(dòng)數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施需求得到5倍的增長(zhǎng)。當(dāng)前的方法存在一些挑戰(zhàn)，在疫情發(fā)生之前的基于大量歷史數(shù)據(jù)的模型可能不再有效。

人工智能的顛覆性將使學(xué)習(xí)算法（例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、可解釋性學(xué)習(xí)（例如可解釋的人工智能）以及有效的基礎(chǔ)設(shè)施（例如邊緣計(jì)算和新型芯片）成為可能。

2．儀表板采用量下降

到2025年，數(shù)據(jù)故事（而不是儀表板）將成為使用分析的最廣泛方式，其中75％的數(shù)據(jù)故事將使用增強(qiáng)分析技術(shù)自動(dòng)生成。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在進(jìn)入商業(yè)智能平臺(tái)。在儀表板中，用戶必須開(kāi)展大量工作才能深入了解。這些數(shù)據(jù)故事提供了見(jiàn)解，而不需要用戶自己進(jìn)行分析。

3．決策智能

到2023年，33％以上的大型組織的分析師采用決策智能，其中包括決策建模。Gartner公司將決策智能定義為一個(gè)實(shí)用的領(lǐng)域，其中包括廣泛的決策技術(shù)。它包括復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)等應(yīng)用。它包括一個(gè)將傳統(tǒng)技術(shù)（如基于規(guī)則的方法）與先進(jìn)技術(shù)（如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)）結(jié)合在一起的框架。這使得非技術(shù)用戶能夠在無(wú)需程序員參與的情況下更改決策邏輯。

4． X分析

Gartner公司的調(diào)查表明，到2025年，用于視頻、音頻、文本、情感和其他內(nèi)容分析的人工智能將為75％的財(cái)富500強(qiáng)公司帶來(lái)重大創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型?！癤”代表視頻分析或音頻分析等分析類型，這將為分析提供新的機(jī)會(huì)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)組織尚未充分利用這種數(shù)據(jù)。但是，利用數(shù)據(jù)分析的案例正在增長(zhǎng)。Sallam表示，人工智能技術(shù)正在日趨成熟，以擴(kuò)大采用X分析的影響。此外，還有許多尚未開(kāi)發(fā)的用例，例如用于供應(yīng)鏈優(yōu)化的圖像和視頻分析，或用于天氣或交通管理的視頻分析和音頻分析。

5．增強(qiáng)的數(shù)據(jù)管理

利用主動(dòng)元數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以動(dòng)態(tài)連接、優(yōu)化和自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理過(guò)程的組織將使數(shù)據(jù)交付時(shí)間減少30％。

人工智能技術(shù)被用于推薦最佳實(shí)踐，或者自動(dòng)發(fā)現(xiàn)元數(shù)據(jù)、自動(dòng)監(jiān)視治理控制等等。這是由Gartner公司稱之為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念實(shí)現(xiàn)的。Gartner公司將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義為對(duì)現(xiàn)有的、可發(fā)現(xiàn)的、推斷的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行連續(xù)分析，以支持集成和可重用數(shù)據(jù)對(duì)象的設(shè)計(jì)、部署和利用，而不考慮部署平臺(tái)或架構(gòu)方法。

6． 基于云計(jì)算的人工智能迅速增長(zhǎng)

到2022年，公共云服務(wù)對(duì)于90％的數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新至關(guān)重要?；谠朴?jì)算的人工智能將在2019年至2023年期間增長(zhǎng)5倍，使人工智能成為云平臺(tái)中最重要的工作負(fù)載類別之一。這一趨勢(shì)早在疫情發(fā)生之前就已經(jīng)開(kāi)始了，發(fā)生的疫情對(duì)組織的影響無(wú)疑加速了發(fā)展。云計(jì)算供應(yīng)商也在支持?jǐn)?shù)據(jù)以洞察其投資組合中的模型。從云計(jì)算供應(yīng)商的角度來(lái)看，希望用戶在他們的云平臺(tái)中更多地執(zhí)行數(shù)據(jù)計(jì)算和分析。從用戶的角度來(lái)看，使用公共云服務(wù)能夠更快地完成工作。

7．?dāng)?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理的融合

根據(jù)Gartner公司的預(yù)測(cè)，未來(lái)幾年內(nèi)，非分析應(yīng)用程序?qū)⒅饾u融合分析功能。到2023年，95％的財(cái)富500強(qiáng)公司將分析治理整合到更廣泛的數(shù)據(jù)分析計(jì)劃中。Sallam指出，到2022年，40％的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)和評(píng)分將在不以機(jī)器學(xué)習(xí)為主要目標(biāo)的產(chǎn)品上完成。分析和商業(yè)智能供應(yīng)商正在增加數(shù)據(jù)管理功能。數(shù)據(jù)管理供應(yīng)商正在增加數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)會(huì)看到更多的融合。

8．?dāng)?shù)據(jù)市場(chǎng)和交易

Gartner公司預(yù)測(cè)，到2022年，35％的大型組織將通過(guò)在線數(shù)據(jù)市場(chǎng)進(jìn)行交易。Sallam表示，2020年這一比例只有25％。這一趨勢(shì)是為了加快云計(jì)算、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能的發(fā)展。

9．實(shí)用的區(qū)塊鏈（用于數(shù)據(jù)和分析）

Gartner公司認(rèn)為，在數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域中，區(qū)塊鏈將用于垂直特定的、業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)劃，例如智能合約。Sallam表示，區(qū)塊鏈不會(huì)被用來(lái)取代現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，其本身并不比替代數(shù)據(jù)源更安全。根據(jù)Gartner公司的預(yù)測(cè)，到2023年，使用區(qū)塊鏈智能合約的組織將使整體數(shù)據(jù)質(zhì)量提高50％，數(shù)據(jù)和分析的投資回報(bào)率也會(huì)提高。

10．關(guān)系構(gòu)成數(shù)據(jù)和分析價(jià)值的基礎(chǔ)

Gartner公司預(yù)測(cè)，到2023年，圖形技術(shù)將有助于全球30％的組織決策實(shí)現(xiàn)情境化。圖形數(shù)據(jù)庫(kù)和其他技術(shù)將重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系上。Sallam指出，這些關(guān)系對(duì)人們想與數(shù)據(jù)和分析做的大多數(shù)事情都是至關(guān)重要的。但是，使用傳統(tǒng)的存儲(chǔ)方法時(shí)，大多數(shù)關(guān)系都會(huì)丟失。將關(guān)系表連接在一起會(huì)占用大量資源，并降低性能。圖形技術(shù)保留了這些關(guān)系，增加了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的場(chǎng)景，還提高了這些技術(shù)的可解釋性。

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