Gartner inc .)确定了十大数据和分析(d和a) 2020年的技术发展趋势,可以帮助领导人导航数据和分析COVID-19响应和恢复和准备一个流行后重置。
“创新超越post-COVID-19世界,数据和分析领导人需要一个不断增加的速度和规模方面的分析处理和访问成功面对前所未有的市场变化,”说丽塔Sallam,尊敬的Gartner研究副总裁。
数据和分析领导人应该检查以下10数据和分析趋势加速更新或恢复后COVID-19流行:
趋势1:聪明,更快、更负责任的人工智能
到2024年底,75%的组织将从驾驶大的转变人工智能(AI),增加5倍流数据和分析基础设施。
在当前流行的背景下,人工智能技术等机器学习(毫升),优化和自然语言处理(NLP)提供重要的见解和预测对病毒的传播和产生的效果和影响的对策。
其他聪明的人工智能技术,如强化学习和分布式学习是创造具有更好的适应性和灵活的系统来处理复杂的业务情况;例如,基于代理的系统模型和模拟复杂系统。
趋势2:仪表板的衰落
动态数据的故事更加自动化和消费者化将取代视觉经验,单击创作和探索。因此,用户花费的时间使用预定义的仪表板将下降。转向动态数据的故事,例如增强杠杆分析或NLP,意味着最相关的见解将流到每个用户根据其上下文,或使用的角色。
趋势3:决策情报
到2023年,超过33%的大型组织会有分析师练习决策情报,包括决策建模。决策情报汇集了多个学科,包括决策管理和决策支持。它提供了一个框架来帮助数据和分析领导人设计、模型、调整、执行、监视和优化决策模型和流程的业务成果和行为。
趋势4:X分析
Gartner杜撰了一个术语“X分析”是一个涵盖性术语,其中X是数据变量等一系列不同的结构化和非结构化内容作为文本分析,视频分析、音频分析等。
COVID-19大流行期间,人工智能已经在梳理关键成千上万的研究论文,新闻来源,社会媒体文章和临床试验数据来帮助医学和公共卫生专家预测疾病传播,舱容图,找到新的治疗方法和识别弱势群体。X分析结合人工智能和其他技术,如图像分析识别将发挥关键作用,预测和规划未来自然灾害和其他危机。
趋势五:增广数据管理
增强数据管理采用ML和人工智能技术来优化和改善操作。它还将元数据使用审计、血统和报告来驱动动态系统。
增强数据管理产品可以检查大样本的运营数据,包括实际的查询、性能数据和模式。使用现有的使用情况和工作负载数据,增强引擎可以调整操作和优化配置、安全性和性能。
趋势六:云是给定的
到2022年,公共云服务将是至关重要的,90%的数据和分析创新。随着数据和分析云,数据和分析领导人仍使正确的服务,正确的用例,从而导致不必要的治理和集成开销增加。
数据和分析面临的问题是多少从给定的服务成本,如何既能满足标价以外的工作负载的性能需求。数据和分析领导人需要优先考虑的工作负载,可以利用云计算能力和关注成本优化当移动到云。
趋势七:数据和分析世界碰撞
数据和分析功能历来被认为是不同的实体和相应的管理。供应商提供的端到端工作流通过增强分析两个市场之间的区别变得模糊。
数据和分析的碰撞将会增加历史上单独的数据和分析角色之间的交互和协作。这不仅影响提供的技术和能力,而且人民和流程支持和使用它们。频谱的角色将从传统的数据和分析扩展到信息资源管理器和公民开发者为例。
8:趋势数据市场和交易所
到2022年,35%的大型组织会通过正式的卖家或者买家数据在线市场数据,从2020年的25%。数据市场和交易所提供单一平台整合第三方数据服务和降低成本为第三方数据。
趋势九:在数据和分析区块链
区块链技术解决数据和分析两个挑战。首先,区块链提供了完整的家族资产和交易。第二,区块链为复杂网络的参与者提供透明度。
合同以外的有限比特币和智能的用例,分类数据库管理系统(dbms)将为中小企业提供一个更有吸引力的选择审计数据的来源。Gartner估计,到2021年,大多数许可区块链使用将被分类帐DBMS产品取代。
趋势10:关系形成的基础数据和分析的价值
到2023年,图技术将促进快速的决策情境化全球30%的组织。图分析是一组解析技术,允许探索感兴趣的实体之间的关系,如组织、人员和交易。它可以帮助数据和分析领导人发现未知的关系在数据和评论与传统分析数据不容易分析。
Gartner客户机可以阅读更多的报告”十大趋势数据和分析,2020年”。