從AI到小數(shù)據(jù)和圖形技術(shù),數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)考慮充分利用這些趨勢。
一些組織使用嚴(yán)重依賴大量歷史數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)分析技術(shù),新冠疫情襲來時,這些組織意識到了一件重要的事情:許多這些數(shù)據(jù)模型不再適用。實際上,新冠疫情改變了一切,導(dǎo)致許多數(shù)據(jù)毫無用處。
反過來,高瞻遠矚的數(shù)據(jù)團隊和分析團隊順勢而變:之前采用依賴“大”數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)AI技術(shù),現(xiàn)在改而采用一類需要較少量但更多樣化的“小”數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。
Gartner列出了2021年數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域的十大趨勢,從大數(shù)據(jù)向小而廣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變是其中之一。這些趨勢代表著商業(yè)、市場和技術(shù)方面的動態(tài),數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者不可忽視。
Gartner杰出副總裁分析師Rita Sallam說:“數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域的這些趨勢可以幫助組織和社會應(yīng)對顛覆性變化、巨大的不確定性以及它們在今后三年帶來的機遇。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者須積極研究如何充分利用這些趨勢,做出與時俱進的重要投入,以提升預(yù)測、轉(zhuǎn)變和響應(yīng)的能力?!?/p>
每一個趨勢都符合以下三大主題之一:
1、數(shù)據(jù)和分析方面的變化加快:充分利用AI方面的創(chuàng)新、增強的可組合性以及更靈活更有效地集成更迥然不同的數(shù)據(jù)源。
2、通過更有效的XOps切實發(fā)揮業(yè)務(wù)價值:支持更有效的決策,并支持將數(shù)據(jù)和分析變成業(yè)務(wù)不可或缺的一部分。
3、分發(fā)一切:需要靈活地關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和洞察力,以支持更廣泛的人和物件。
第1個趨勢:更智能化、更負責(zé)任、更靈活擴展的AI
更智能化、更負責(zé)任、更靈活擴展的AI將帶來更好的學(xué)習(xí)算法、可解釋的系統(tǒng)和實現(xiàn)價值的更短時間。組織將開始對AI系統(tǒng)提出多得多的要求,它們需要弄清楚如何擴展技術(shù)——到目前為止,這仍是一大挑戰(zhàn)。
雖然傳統(tǒng)的AI技術(shù)可能嚴(yán)重依賴歷史數(shù)據(jù),但鑒于新冠疫情已改變了商業(yè)格局,歷史數(shù)據(jù)可能不再適用。這意味著AI技術(shù)必須能夠通過“小數(shù)據(jù)”技術(shù)和自適應(yīng)機器學(xué)習(xí),以更少的數(shù)據(jù)進行運作。這些AI系統(tǒng)還必須保護隱私、遵守聯(lián)邦法規(guī)并盡量減少偏差,以支持道德AI。
第2個趨勢:可組合式數(shù)據(jù)和分析
可組合式數(shù)據(jù)和分析的目的是使用來自多個數(shù)據(jù)、分析和AI解決方案的組件,以獲得一種靈活、對用戶友好和易用的體驗,從而使領(lǐng)導(dǎo)者能夠?qū)?shù)據(jù)洞察力與業(yè)務(wù)活動聯(lián)系起來。Gartner收到的客戶咨詢表明,大多數(shù)大組織擁有不止一種“企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)”分析和商業(yè)智能工具。
利用各自的套裝業(yè)務(wù)功能組合新應(yīng)用程序可提高生產(chǎn)力和敏捷性??山M合式數(shù)據(jù)和分析不僅有助于協(xié)作、完善組織的分析功能,還會加大分析技術(shù)的普及程度。
第3個趨勢:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)充當(dāng)基礎(chǔ)
隨著數(shù)據(jù)變得日益復(fù)雜、數(shù)字化業(yè)務(wù)加快發(fā)展,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(data fabric)成為支持可組合式數(shù)據(jù)和分析及各種組件的體系結(jié)構(gòu)。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將集成設(shè)計時間縮短了30%,將部署時間縮短了30%,將維護時間縮短了70%,原因是這種技術(shù)設(shè)計運用了使用/重用和結(jié)合不同數(shù)據(jù)集成方式的能力。此外,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以充分利用來自數(shù)據(jù)樞紐、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的現(xiàn)有技能和技術(shù),同時又引入適應(yīng)未來的新方法和工具。
第4個趨勢:從大數(shù)據(jù)到小而廣數(shù)據(jù)
許多組織在處理AI方面日益復(fù)雜的問題以及數(shù)據(jù)使用場景寥寥無幾的挑戰(zhàn),與大數(shù)據(jù)相反,小而廣數(shù)據(jù)為這些組織解決了許多問題。廣數(shù)據(jù)充分利用“X分析”技術(shù),支持分析眾多小而多樣化(廣)數(shù)據(jù)源、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,并實現(xiàn)協(xié)同效應(yīng),以增強上下文意識和決策。顧名思義,小數(shù)據(jù)能夠使用需要較少數(shù)據(jù),但仍提供實用洞察力的數(shù)據(jù)模型。
第5個趨勢:XOps
XOps(數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、模型和平臺)的目的是,使用DevOps最佳實踐來獲得效率和規(guī)模經(jīng)濟效益,并確??煽啃?、可重用性和可重復(fù)性,同時減少技術(shù)和流程的重復(fù),并實現(xiàn)自動化。
這些技術(shù)將能夠擴展原型,并提供受控決策系統(tǒng)的靈活設(shè)計和敏捷編排。總體而言,XOps將使組織能夠?qū)嶋H運用數(shù)據(jù)和分析技術(shù)以提高業(yè)務(wù)價值。
第6個趨勢:集成的決策智能
決策智能是一門學(xué)科,涵蓋一系列廣泛的決策,其中包括常規(guī)的分析、AI和復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)應(yīng)用軟件。集成決策智能不僅適用于單個決策,還適用于一系列決策,可以將它們分組為業(yè)務(wù)流程,甚至新興決策網(wǎng)絡(luò)。
這使組織能夠更快地獲得促使公司采取行動所需要的洞察力。如果結(jié)合可組合性和通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),集成的決策智能帶來了新的機會,以便組織重新思考或重新設(shè)計如何優(yōu)化決策,并使決策更準(zhǔn)確、可重復(fù)和可追溯。
第7個趨勢:數(shù)據(jù)和分析是一項核心業(yè)務(wù)職能
業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者開始認(rèn)識到使用數(shù)據(jù)和分析技術(shù)來加快數(shù)字化業(yè)務(wù)計劃的重要性。數(shù)據(jù)和分析不再是不同團隊完成的次要工作,而是轉(zhuǎn)而成為一項核心職能。然而,業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者常常低估了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,因而最終錯失了機會。如果首席數(shù)據(jù)官(CDO)參與制定目標(biāo)和策略,他們可以將源源不斷獲取的業(yè)務(wù)價值提高2.6倍。
第8個趨勢:圖形關(guān)乎一切
圖形構(gòu)成了現(xiàn)代數(shù)據(jù)和分析的基礎(chǔ),能夠增強和改善用戶協(xié)作、機器學(xué)習(xí)模型和可解釋型AI。雖然圖形技術(shù)不是數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域的新技術(shù),但隨著組織識別越來越多的使用場景,圍繞它們的觀念已發(fā)生了轉(zhuǎn)變。實際上,關(guān)于AI話題的Gartner客戶咨詢當(dāng)中多達50%都離不開討論圖形技術(shù)的使用。
第9個趨勢:增強型消費者的崛起
在過去,業(yè)務(wù)用戶囿于預(yù)定義的儀表板和手動探索數(shù)據(jù)。這常常意味著數(shù)據(jù)和分析儀表板僅限于數(shù)據(jù)分析員或平民數(shù)據(jù)科學(xué)家探究預(yù)定義的問題。
然而Gartner認(rèn)為,展望將來,這些儀表板將被自動化、對話式、移動、動態(tài)生成的洞察力取而代之,這種洞察力可根據(jù)用戶的需求進行定制,并交付到用戶的消費點。這將洞察力知識從一小撮數(shù)據(jù)專家的手里轉(zhuǎn)移到組織中任何人的手里。
第10個趨勢:邊緣端數(shù)據(jù)和分析
隨著更多的數(shù)據(jù)分析技術(shù)開始出現(xiàn)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和云環(huán)境之外的環(huán)境,它們更靠近實體資產(chǎn)。這縮短或消除了以數(shù)據(jù)為中心的解決方案的延遲,并支持獲得更大的實時價值。
將數(shù)據(jù)和分析技術(shù)轉(zhuǎn)移到邊緣將為數(shù)據(jù)團隊帶來機會,以擴大功能,并將影響擴展到公司的不同部門。這還可以為因法律或法規(guī)原因而無法從特定地理位置刪除數(shù)據(jù)的情況提供解決方案。
責(zé)編AJX
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