2021年3月15日
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2021年Gartner十大数据和分析趋势
得贡献者:帕内塔
从人工智能到较小的数据和图形技术,数据和分析领导人应该考虑利用这些趋势。
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COVID-19击中时,使用传统的组织分析技术严重依赖于大量的历史数据意识到一个重要的事情:这些模型不再相关。从本质上讲,大流行改变了一切,使大量的无用数据。
反过来,前瞻性的数据和分析从传统的人工智能技术团队旋转依靠“大”需要较少的数据类的分析,或“小”,更多样。
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“这些数据和分析趋势可以帮助组织和社会应对破坏性变化,激进的不确定性和他们带来的机会”
从大数据过渡到小和大数据是Gartner前2021年的数据和分析趋势。这些趋势代表了业务、市场和技术动态数据和分析领导人不能忽视。
“这些数据和分析趋势可以帮助组织和社会应对破坏性变化,激进的不确定性,他们将在未来三年的机会,”说丽塔Sallam尊敬的副总裁分析师,Gartner。“数据和分析领导人必须积极研究如何利用这些趋势预测任务关键型投资,加速他们的能力,转变和反应”。
每一个趋势符合这三个主题之一:
- 加速变化数据和分析:利用人工智能中的创新,改进的可组合性,和更灵活和高效的集成更多的不同的数据源。
- 付诸实施业务价值通过更有效的xop:使更好的决策和数据和分析变成了不可或缺的一部分业务
- 分布式的一切:需要灵活的有关数据和见解让人与对象的一个更广泛的观众。
趋势一:聪明、更负责任的、可伸缩的人工智能
更聪明,更负责任的、可伸缩的人工智能将使更好的学习算法,可判断的价值系统和更短的时间。组织将开始需要更多的人工智能系统,并且他们需要找出如何规模的技术——到目前为止仍是极具挑战性的课题。
虽然传统的人工智能技术严重依赖于历史数据,鉴于COVID-19已经改变了商业景观,历史数据可能不再相关。这意味着人工智能技术必须能够用更少的数据操作通过“小数据”技术和自适应机器学习。这些人工智能系统还必须保护隐私,符合联邦法规支持,减少偏见道德的人工智能。
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趋势二:可组合数据和分析
可组合数据和分析的目的是使用组件从多个数据,分析和人工智能解决方案一种灵活的、用户友好的和有用的经验,将使领导人连接数据洞察力业务操作。Gartner的客户调查显示,大多数大型组织有多个“企业标准”分析和商业智能工具。
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编写新的应用程序打包业务功能的每一个促进生产力和灵活性。不仅可组合数据和分析将鼓励合作和发展组织的分析功能,增加接触分析。
趋势3:数据结构为基础
数据变得越来越复杂和数码业务加速,数据结构是架构,将支持可组合数据和分析和它的各种组件。
数据结构降低了集成设计时间30%,30%的部署和维护70%因为设计利用的能力所使用的技术/重用和结合不同的数据集成风格。另外,面料可以利用现有的技能和技术从数据中心,湖泊和数据仓库数据,同时也为未来引入新的方法和工具。
趋势4:从大到小的数据
小和大数据,而不是大数据,解决了许多问题组织应对日益复杂的人工智能问题和挑战与稀缺的数据用例。宽数据,利用“X分析”技术,使分析和协同各种小型多样(宽)、非结构化和结构化数据源增强上下文感知和决策。小数据,顾名思义,是能够使用数据模型,需要更少的数据,但仍提供有用的见解。
趋势5号:xop
xop的目标(数据,机器学习,模式,平台)是实现效率和规模经济使用DevOps的最佳实践,以确保可靠性、可重用性和可重复性,同时减少技术和过程的重复,使自动化。
这些技术将使扩展原型和提供一个灵活的设计和敏捷的编排治理决策系统。总的来说,xop将使组织实施数据和分析来驱动业务价值。
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趋势6号:工程决策情报
决策情报是一个宽泛的概念,包括一个广泛的决策,包括常规分析、人工智能和复杂的自适应系统的应用程序。工程决策情报不仅适用于个人决策,而且决策序列,分组成业务流程甚至网络紧急决策。
这使组织能够更快地获得洞察力需要驱动的商业行为。当结合可组合性和通用数据结构,设计决策情报开辟了新的机遇重新思考和重新设计组织优化的决策,使他们更加准确、可重复的和可跟踪的。
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趋势7号:数据和分析的核心业务功能
商界领袖也开始理解使用数据和分析的重要性,加快数字业务计划。而不是一个次要关注——在一个单独的团队完成数据和分析是转向一个核心函数。然而,商界领袖经常低估数据的复杂性和最终错过了机会。如果首席数据官(cdo)参与设定目标和策略,他们可以增加业务价值的一致的生产因素的2.6倍。
趋势8号:图有关的一切
图形式现代的基础数据和分析能力提高和改进用户协作,机器学习模型和可辩解的人工智能。尽管图技术并不是新数据和分析,周围有思想的转变为组织确定越来越多的用例。事实上,多达50%的Gartner客户调查围绕人工智能涉及讨论的主题图技术的使用。
9:趋势增强消费者的崛起
传统上,业务用户局限于预定义的仪表板和手动数据探索。通常,这意味着数据和分析仪表盘被限制数据分析师或公民数据科学家探索预定义的问题。
然而,Gartner认为,向前发展,这些仪表板将自动取代,会话、移动和动态生成的见解定制用户的消费需求和交付给他们的观点。这种变化的洞察力知识从少量的数据专家组织中的任何人。
趋势:10号在边缘数据和分析
随着越来越多的数据分析技术开始居住在传统的数据中心和云环境中,他们正接近实物资产。这样可减少或消除延迟以数据为中心的解决方案,使更多实时的值。
转移数据和分析边缘将打开数据团队规模功能和扩展的机会影响到业务的不同部分。它还可以提供解决方案情况下数据不能从法律或监管的具体地理位置原因。
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