亚搏体育官方网站-Gartner公布2021年前10大数据和分析技术趋势

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据世界领先的信息技术研究和咨询公司Gartner称,2021年公布了前10大数据和分析(DA)技术趋势。这使企业能够应对未来一年这种趋势带来的变化、不确定性和机会。

Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示:“随着新冠肺炎疫情推翻企业机构的速度加快,数据和分析领导人将使用工具和流程来掌握主要技术趋势,优先考虑对竞争优势影响最大的技术趋势。”

数据和分析领导应根据这10个趋势,进行加快预测、转换和应对能力的任务关键型投资。

趋势1:更智能、更负责、更可扩展的AI

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)的影响力日益扩大,企业需要使用新技术来获得更智能、数据需求更少、在道德上更负责任、更有弹性的AI解决方案。企业可以部署更智能、更负责、更可扩展的AI,利用学习算法和可解释的系统缩短价值实现时间,提高业务影响力。

趋势2:预制数据和分析体系结构

开放、集装箱化的分析体系结构提高了分析能力的组装性。预制数据分析体系结构使用多种数据、分析和人工智能解决方案的组件,快速构建灵活、用户友好的智能应用程序,帮助数据和分析领导者将洞察力与行为相关联。

随着数据中心向云移动,组装的数据和分析体系结构将成为通过云市场和低代码和无代码解决方案构建分析应用程序的更敏捷方法。

趋势3:数据编排是基本

随着数字化水平的提高和数据消费者限制的减少,数据和分析领导人越来越多地使用数据编织来解决企业组织数据资产多样性、分散性、规模和复杂性增加的问题。

数据编织使用分析技术保持对数据管道的监控。数据编制通过持续分析数据资产,支持多种数据的设计、分发和利用,将整合时间减少30%,部署时间减少30%,维护时间减少70%。

趋势4:从“大”数据到“小”、“宽”数据

由于新冠肺炎疫情引起的极端工作变化,以大量历史数据为基础的机器学习和人工智能模型变得不太可靠。同时,人类和人工智能的决定变得更加复杂和严格,数据和分析领导者需要掌握更多的数据,以便更好地了解情况。

因此,数据和分析领导者必须选择能够更有效地利用现有数据的分析技术。数据和分析领导者依赖于各种“小”和“大”、非结构化和非结构化数据源分析和协作的“大”数据,依赖于“小”数据3354,提供数据需求小但实用的分析技术。

Sallam女士表示:“使用‘小’、‘宽’的数据可以提供强有力的分析和AI,同时降低大企业对大数据集的依赖。”企业机构可以使用‘宽度’数据获得更丰富、更完善的态势感知或360度视图,使企业机构能够使用分析技术做出更好的决定。”

趋势5: XOps

XOps(数据、机器学习、模型和平台)的目标是利用DevOps最佳实践实现效率和规模经济,在确保可靠性、可重用性和可重复性的同时减少和自动化技术和过程的重复。

大部分分析和AI项目失败的原因是,他们认为业务化是事后思考的问题。如果数据和分析领导者使用XOps实施大规模业务,则可以实现分析和AI资产的可复制性、可跟踪性、完整性和整合。

趋势6:工程决策智能

工程决策智能不仅适用于单个决策,还适用于连续的决策。该技术可以将决策分组到业务流程或新的决策网络中。随着决策自动化和提高的增加,工程决策为数据和分析领导提供了更准确、可重复、透明和可跟踪的机会。

趋势7:数据和分析成为核心业务功能。

数据和分析活动不再是次要活动,而是转变为核心业务功能。在这种情况下,数据和分析成为与业务结果一致的共享业务资产,中央政府和联邦数据和分析小组之间的联合工作解决了数据和分析爱尔兰问题。

趋势8:图表技术将一切联系起来。

绘画技术已经成为许多现代数据和分析能力的基础

础,能够在不同的数据资产中发现人、地点、事物、事件和位置之间的关系。数据和分析领导者依靠图技术快速回答需要在了解情况并理解多个实体之间的联系和优势的性质后才能回答的复杂业务问题。

Gartner预测,到2025年图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。该技术将促进整个企业机构的快速决策。

趋势九:日益增多的增强型数据消费者

如今,大多数企业用户都在使用预定义仪表盘和手动的数据探索,而这可能会导致错误的结论以及有缺陷的决策和行动。预定义仪表盘将逐渐被自动化、对话式、移动式和动态生成的洞见所取代,而且这些洞见均根据用户需求定制并被交付至用户需要消费这些数据的时候。

Sallam女士认为:“这将使信息数据消费者,即增强型数据消费者能够运用分析技术,让他们都能获得原来只有分析师和公民数据专家才能掌握的洞见和知识。”

趋势十:数据和分析正在向边缘移动

数据、分析和其他支持它们的技术正在向边缘计算环境移动,不断接近现实世界中的资产并超出IT的范畴。Gartner预测,到2023年数据和分析领导者主要负责的工作中将有一半以上是在边缘环境中创建、管理和分析数据。

数据和分析领导者可以运用这一趋势实现更高的数据管理灵活性、速度、治理和韧性。从支持实时事件分析到实现“物”的自主行为,各种不同类型的用例正在激发人们对边缘数据和分析能力的兴趣。

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