在過去的幾年中，很多組織已經(jīng)接受了采用高級分析技術(shù)背后的理念，首先是像大數(shù)據(jù)這樣的流行術(shù)語，然后是機器學習和人工智能等技術(shù)。但是，有些組織采用這些技術(shù)時，有時可能會迷失方向。根據(jù)進行的調(diào)查、如何定義技術(shù)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(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，他們認識到了這些技術(shù)在降低成本、增加收入、加速創(chuàng)新以及提高市場競爭力等方面具有的前景。
根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司在去年發(fā)布的一份調(diào)查報告，組織在業(yè)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(shù)的進步，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(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，這些趨勢將使組織從疫情對其業(yè)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(fā)布的有關(guān)數(shù)據(jù)和分析的市場和技術(shù)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(zhuǎn)向運營，這將推動數(shù)據(jù)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(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(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)故事將使用增強分析技術(shù)自動生成。人工智能和機器學習技術(shù)正在進入商業(yè)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(shù)據(jù)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(lǐng)域，其中包括廣泛的決策技術(shù)。它包括復雜自適應系統(tǒng)等應用。它包括一個將傳統(tǒng)技術(shù)(如基于規(guī)則的方法)與先進技術(shù)(如人工智能和機器學習)結(jié)合在一起的框架。這使得非技術(shù)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(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%的財富500強公司帶來重大創(chuàng)新和轉(zhuǎn)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(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。Sallam表示，人工智能技術(shù)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(fā)的用例，例如用于供應鏈優(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.增強的數(shù)據(jù)管理
利用主動元數(shù)據(jù)、機器學習、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以動態(tài)連接、優(yōu)化和自動化數(shù)據(jù)管理過程的組織將使數(shù)據(jù)交付時間減少30%。
人工智能技術(shù)被用于推薦最佳實踐，或者自動發(fā)現(xiàn)元數(shù)據(jù)、自動監(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)的概念實現(xiàn)的。Gartner公司將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義為對現(xiàn)有的、可發(fā)現(xiàn)的、推斷的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行連續(xù)分析，以支持集成和可重用數(shù)據(jù)對象的設計、部署和利用，而不考慮部署平臺或架構(gòu)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(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新至關(guān)重要?；谠朴嬎愕娜斯ぶ悄軐⒃?019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(fā)生之前就已經(jīng)開始了，發(fā)生的疫情對組織的影響無疑加速了發(fā)展。云計算供應商也在支持數(shù)據(jù)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(zhí)行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理的融合
根據(jù)Gartner公司的預測，未來幾年內(nèi)，非分析應用程序?qū)⒅饾u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(shù)據(jù)分析計劃中。Sallam指出，到2022年，40%的機器學習模型開發(fā)和評分將在不以機器學習為主要目標的產(chǎn)品上完成。分析和商業(yè)智能供應商正在增加數(shù)據(jù)管理功能。數(shù)據(jù)管理供應商正在增加數(shù)據(jù)準備。預計在不久的將來會看到更多的融合。
8.數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學和機器學習以及人工智能的發(fā)展。
9.實用的區(qū)塊鏈(用于數(shù)據(jù)和分析)
Gartner公司認為，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)務驅(qū)動的計劃，例如智能合約。Sallam表示，區(qū)塊鏈不會被用來取代現(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公司的預測，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)和分析的投資回報率也會提高。
10.關(guān)系構(gòu)成數(shù)據(jù)和分析價值的基礎
Gartner公司預測，到2023年，圖形技術(shù)將有助于全球30%的組織決策實現(xiàn)情境化。圖形數(shù)據(jù)庫和其他技術(shù)將重點放在數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系上。Sallam指出，這些關(guān)系對人們想與數(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)的存儲方法時，大多數(shù)關(guān)系都會丟失。將關(guān)系表連接在一起會占用大量資源，并降低性能。圖形技術(shù)保留了這些關(guān)系，增加了機器學習和人工智能的場景，還提高了這些技術(shù)的可解釋性。
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