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解數據和分析在2021年的發展趨勢

2020-11-23 14:09

新冠疫情對數據和分析領域有什么影響？人們需要了解數據和分析在2021年的發展趨勢。

在過去的幾年中，很多組織已經接受了采用高級分析技術背后的理念，首先是像大數據這樣的流行術語，然后是機器學習和人工智能等技術。但是，有些組織采用這些技術時，有時可能會迷失方向。根據進行的調查、如何定義技術以及提出什么問題，組織對高級分析、機器學習和人工智能的采用方式會有很大不同。

但是，這些技術已經得到了眾多IT專業人員和企業高管的關注，他們認識到了這些技術在降低成本、增加收入、加速創新以及提高市場競爭力等方面具有的前景。

根據調研機構Gartner公司在去年發布的一份調查報告，組織在業務中部署人工智能的比例達到19％。隨著通過供應商的更多支持、更大的人才庫以及眾多技術的進步，人工智能技術變得更加主流，組織將能夠更好地將人工智能應用于許多未曾考慮過的場景。

考慮到這一點，Gartner公司在最近該公司舉辦的一次IT研討會上發布了2020年數據和分析技術十大戰略技術趨勢，這些趨勢將使組織從疫情對其業務和IT計劃的不利影響中恢復過來。

以下是Gartner公司研究副總裁Rita Sallam在此次研討會上發布的有關數據和分析的市場和技術趨勢。

1．更智能、更快、更負責任的人工智能

Gartner公司預測，到2024年底，75％的組織將人工智能的試點應用轉向運營，這將推動數據和分析基礎設施需求得到5倍的增長。當前的方法存在一些挑戰，在疫情發生之前的基于大量歷史數據的模型可能不再有效。

人工智能的顛覆性將使學習算法（例如強化學習）、可解釋性學習（例如可解釋的人工智能）以及有效的基礎設施（例如邊緣計算和新型芯片）成為可能。

2．儀表板采用量下降

到2025年，數據故事（而不是儀表板）將成為使用分析的最廣泛方式，其中75％的數據故事將使用增強分析技術自動生成。人工智能和機器學習技術正在進入商業智能平臺。在儀表板中，用戶必須開展大量工作才能深入了解。這些數據故事提供了見解，而不需要用戶自己進行分析。

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實用的領域，其中包括廣泛的決策技術。它包括復雜自適應系統等應用。它包括一個將傳統技術（如基于規則的方法）與先進技術（如人工智能和機器學習）結合在一起的框架。這使得非技術用戶能夠在無需程序員參與的情況下更改決策邏輯。

4． X分析

Gartner公司的調查表明，到2025年，用于視頻、音頻、文本、情感和其他內容分析的人工智能將為75％的財富500強公司帶來重大創新和轉型。“X”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會，因為大多數組織尚未充分利用這種數據。但是，利用數據分析的案例正在增長。Sallam表示，人工智能技術正在日趨成熟，以擴大采用X分析的影響。此外，還有許多尚未開發的用例，例如用于供應鏈優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．增強的數據管理

利用主動元數據、機器學習、數據結構以動態連接、優化和自動化數據管理過程的組織將使數據交付時間減少30％。

人工智能技術被用于推薦最佳實踐，或者自動發現元數據、自動監視治理控制等等。這是由Gartner公司稱之為數據結構的概念實現的。Gartner公司將數據結構定義為對現有的、可發現的、推斷的元數據資產進行連續分析，以支持集成和可重用數據對象的設計、部署和利用，而不考慮部署平臺或架構方法。

6．基于云計算的人工智能迅速增長

到2022年，公共云服務對于90％的數據和分析創新至關重要。基于云計算的人工智能將在2019年至2023年期間增長5倍，使人工智能成為云平臺中最重要的工作負載類別之一。這一趨勢早在疫情發生之前就已經開始了，發生的疫情對組織的影響無疑加速了發展。云計算供應商也在支持數據以洞察其投資組合中的模型。從云計算供應商的角度來看，希望用戶在他們的云平臺中更多地執行數據計算和分析。從用戶的角度來看，使用公共云服務能夠更快地完成工作。

7．數據分析和數據管理的融合

根據Gartner公司的預測，未來幾年內，非分析應用程序將逐漸融合分析功能。到2023年，95％的財富500強公司將分析治理整合到更廣泛的數據分析計劃中。Sallam指出，到2022年，40％的機器學習模型開發和評分將在不以機器學習為主要目標的產品上完成。分析和商業智能供應商正在增加數據管理功能。數據管理供應商正在增加數據準備。預計在不久的將來會看到更多的融合。

8．數據市場和交易

Gartner公司預測，到2022年，35％的大型組織將通過在線數據市場進行交易。Sallam表示，2020年這一比例只有25％。這一趨勢是為了加快云計算、數據科學和機器學習以及人工智能的發展。

9．實用的區塊鏈（用于數據和分析）

Gartner公司認為，在數據和分析領域中，區塊鏈將用于垂直特定的、業務驅動的計劃，例如智能合約。Sallam表示，區塊鏈不會被用來取代現有的數據管理技術，其本身并不比替代數據源更安全。根據Gartner公司的預測，到2023年，使用區塊鏈智能合約的組織將使整體數據質量提高50％，數據和分析的投資回報率也會提高。

10．關系構成數據和分析價值的基礎

Gartner公司預測，到2023年，圖形技術將有助于全球30％的組織決策實現情境化。圖形數據庫和其他技術將重點放在數據點之間的關系上。Sallam指出，這些關系對人們想與數據和分析做的大多數事情都是至關重要的。但是，使用傳統的存儲方法時，大多數關系都會丟失。將關系表連接在一起會占用大量資源，并降低性能。圖形技術保留了這些關系，增加了機器學習和人工智能的場景，還提高了這些技術的可解釋性。