Gartner，Inc.確定了2020年十大數(shù)據(jù)和分析（D＆A）技術(shù)趨勢，這些趨勢可以幫助數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)對COVID-19響應(yīng)和恢復(fù)，并為大流行后的重置做好準備。

“想要面對COVID-19后世界前所未有的市場變化，并且對市場進行創(chuàng)新，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者需要不斷提高處理速度和分析能力，以獲取成功，” Gartner研究副總裁。

數(shù)據(jù)和分析主管應(yīng)檢查以下10個數(shù)據(jù)和分析趨勢，以加快COVID-19大流行后的更新或恢復(fù)：

趨勢1：更智能，更快，更負責(zé)任的AI

到2024年底，將有75％的組織從試驗轉(zhuǎn)變?yōu)榭刹僮鞯娜斯ぶ悄埽ˋI），將流數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)架構(gòu)的數(shù)量增加5倍。

在當前的大流行背景下，諸如機器學(xué)習(xí)（ML），優(yōu)化和自然語言處理（NLP）之類的AI技術(shù)正在提供有關(guān)病毒傳播以及對策的有效性和影響的重要見解和預(yù)測。

其他更智能的AI技術(shù)（例如強化學(xué)習(xí)和分布式學(xué)習(xí)）正在創(chuàng)建更具適應(yīng)性和靈活性的系統(tǒng)來處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)情況。例如，對復(fù)雜系統(tǒng)進行建模和仿真的基于代理的系統(tǒng)。

趨勢2：儀表板使用時間下降

具有更多自動化和消費化體驗的動態(tài)數(shù)據(jù)故事將取代視覺，點擊式創(chuàng)作和探索。因此，用戶使用預(yù)定義儀表板的時間將減少。向利用增強分析或NLP之類的動態(tài)數(shù)據(jù)故事的轉(zhuǎn)變意味著，最相關(guān)的洞察力將根據(jù)其用戶的上下文，角色或使用流式傳輸給每個用戶。

趨勢3：決策智能

到2023年，超過33％的大型組織將讓分析師練習(xí)決策智能，包括決策建模。決策智能匯集了多個學(xué)科，包括決策管理和決策支持。它提供了一個框架，可幫助數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者在業(yè)務(wù)成果和行為的背景下設(shè)計，建模，調(diào)整，執(zhí)行，監(jiān)視和調(diào)整決策模型和流程。

趨勢4：X 分析

Gartner將“ X分析”一詞稱為“傘形術(shù)語”，其中X是一系列不同結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容（例如文本分析，視頻分析，音頻分析等）的數(shù)據(jù)變量。

在COVID-19大流行期間，人工智能在整合成千上萬的研究論文，新聞來源，社交媒體帖子和臨床試驗數(shù)據(jù)，以幫助醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生專家預(yù)測疾病的傳播，能力計劃，尋找新的治療方法并確定易感人群方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。 X分析與AI和其他技術(shù)（例如圖形分析）相結(jié)合，將在未來識別，預(yù)測和規(guī)劃自然災(zāi)害和其他危機方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

趨勢五：增強數(shù)據(jù)管理

增強型數(shù)據(jù)管理使用ML和AI技術(shù)來優(yōu)化和改進操作。它還將元數(shù)據(jù)從用于審計，沿襲和報告中的使用轉(zhuǎn)換為為動態(tài)系統(tǒng)提供動力。增強型數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品可以檢查大量的運營數(shù)據(jù)樣本，包括實際查詢，性能數(shù)據(jù)和架構(gòu)。使用現(xiàn)有的使用情況和工作負載數(shù)據(jù)，增強引擎可以調(diào)整操作并優(yōu)化配置，安全性和性能。

趨勢6：云將成為大眾趨勢

到2022年，公共云服務(wù)將對90％的數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新至關(guān)重要。隨著數(shù)據(jù)和分析遷移到云中，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者仍在努力使正確的服務(wù)與正確的用例保持一致，這導(dǎo)致增加不必要的治理和集成開銷。

數(shù)據(jù)和分析的問題正在從給定的服務(wù)成本轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾螡M足工作量超出定價的性能要求。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者需要確定可以利用云功能并在轉(zhuǎn)移到云時專注于成本優(yōu)化的工作負載的優(yōu)先級。

趨勢7：數(shù)據(jù)和分析世界碰撞

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)和分析功能被認為是不同的實體，因此需要對其進行管理。通過增強分析提供端到端工作流的供應(yīng)商模糊了這兩個市場之間的區(qū)別。

數(shù)據(jù)和分析的沖突將增加歷史上分離的數(shù)據(jù)和分析角色之間的交互和協(xié)作。這不僅會影響提供的技術(shù)和功能，還會影響支持和使用它們的人員和流程。角色范圍將從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)和分析擴展到信息瀏覽器和公民開發(fā)人員作為示例。

趨勢8：數(shù)據(jù)市場和交易所

到2022年，將有35％的大型組織通過正式的在線數(shù)據(jù)市場成為數(shù)據(jù)的買賣雙方，而2020年則為25％。數(shù)據(jù)市場和交易所提供了整合第三方數(shù)據(jù)服務(wù)并降低第三方成本的單一平臺數(shù)據(jù)。

趨勢9：數(shù)據(jù)和分析中的區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術(shù)解決了數(shù)據(jù)和分析中的兩個挑戰(zhàn)。首先，區(qū)塊鏈提供了資產(chǎn)和交易的全部血統(tǒng)。其次，區(qū)塊鏈為復(fù)雜的參與者網(wǎng)絡(luò)提供了透明度。

在有限的比特幣和智能合約用例之外，分類賬數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）將為數(shù)據(jù)的單企業(yè)審計提供更有吸引力的選擇。Gartner估計，到2021年，大多數(shù)許可的區(qū)塊鏈用途將被分類賬DBMS產(chǎn)品取代。

趨勢10：關(guān)系構(gòu)成數(shù)據(jù)和分析價值的基礎(chǔ)

到2023年，圖技術(shù)將促進全球30％的組織在決策過程中的快速上下文化。圖分析是一組分析技術(shù)，可用于探索感興趣的實體（例如組織，人員和交易）之間的關(guān)系。它可以幫助數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者找到數(shù)據(jù)中的未知關(guān)系，并查看用傳統(tǒng)分析方法不易分析的數(shù)據(jù)。

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