Gartner公布2022年数据分析十二大趋势
发布时间：2022-05-23 13:26:27 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：关于数据的几项事实是：如今国内数据利用率仍然很低，企业数据孤岛问题显著，但数据分享成为更加主流的趋势，数据外泄的风险性愈发低于分享赢得的价值...... 对于企业来说，四种趋势和数据息息相关，发挥数据的潜在价值将带来新机会。 AI工程化是Gartner在
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关于“数据”的几项事实是：如今国内数据利用率仍然很低，企业数据孤岛问题显著，但数据分享成为更加主流的趋势，数据外泄的风险性愈发低于分享赢得的价值...... 对于企业来说，四种趋势和数据息息相关，发挥数据的潜在价值将带来新机会。 “AI工程化”是Gartner在近年研究中提出的举措，该举措旨在推动企业真正运营起AI模型，建立自适应AI系统，趋向以组装方式完成数字化能力建设的“组装式企业”。据结果预测，到2026年，AI工程化手段将帮助企业平均多运营25%的AI模型。 以建立自适应AI系统为目的，几项趋势环环相扣。以数据为中心的人工智能作为重要的解决方案，需要更“健壮”的数据管理模式，这就需要基于“元数据”驱动的数据编织，并藉此推动数据共享的持续性。 “但企业最终的决策者是人。”孙鑫表示，当企业的数据分析能力愈发复杂，情景化分析将愈发重要，例如不少企业开始考虑使用钉钉、飞书驱动一些数据分析的项目，希望通过数据化办公软件完成更多的数据分析。 据Gartner预测，2025年，情境驱动/背景驱动的数据分析和人工智能模型将取代60%建立在传统数据上的现有模型。而随着情景分析的深化，“全生命周期的数据分析”的可能性将促使企业传统的IT能力搭载更多业务思考，从而使数据分析应用趋向模块化、产品化，一项生动的表述是：“数据分析驱动的决策，渐渐转为决策驱动的数据分析。” 此外孙鑫还表示，培养有数据素养的数据分析人才，将使企业在上述趋势中更成功，并提出Gartner的人员培养三步走方案：以业务成果激励获取人才;以社区治理培养人才;将数据分析工作结合KPI留存人才。 最后，数据分析将依赖于可信的数据，因此“信任的制度化”尤为重要。 Gartner提出，在国内外复杂的法律、地域、道德等治理因素的挑战下，成立跨组织、跨业务，甚至是跨地域的虚拟的数据和分析治理层，以实现跨企业的治理结果，完成“互联治理”成为必要的趋势，不少企业考虑建立“首席数据官”办公室正与此相对。 在过去的研究中，Gartner发现50%的AI模型是从未进入到生产环境，在企业内外压力之下，“安全”和“隐私”上的偷工减料导致了上述结果。在生态上，“厂商和区域性的数据分析生态”成为重要趋势，越来越多的企业倾向于用一家“云厂商”的生态，建立本土化、国产化的数据分析能力，以规避不同地域、厂商带来的兼容性问题。而在“数据主权”和“监管诉求”之下，边缘数据分析解决方案部署的趋势在加速，当前数据分析的环境更欢迎分布式架构的部署，而非“All in”的形式。 “疫情成为不少企业数据化转型的契机。”孙鑫总结道，在“云”上做数据分析已经变成首选项，疫情大背景下，公有云的上限数据分析能力已有显著增长，而在业务侧使用数据分析的趋势也随之诞生。 （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
