近(jin)日，Gartner發布了數據與分(fen)析(xi)領域的十(shi)大技術趨勢，為(wei)數據和分(fen)析(xi)領導(dao)者的新冠疫情（COVID-19）響應和恢復工作提供指導(dao)，并為(wei)疫情后(hou)的重啟(qi)做好準備。

 數據和分析(xi)領導者如果希望在(zai)疫情后能(neng)持(chi)續創(chuang)新，就(jiu)需要(yao)不斷提(ti)高數據處理和訪(fang)問的速度(du)，擴大分析(xi)規模，在(zai)前(qian)所未有的市場動(dong)蕩(dang)中贏得成功。

 數據和(he)分(fen)析領導者(zhe)應檢驗以(yi)嘗(chang)試以(yi)下十大數據和(he)分(fen)析趨(qu)勢(shi)，加(jia)快(kuai)新(xin)冠疫情后的恢復：

趨勢1、更(geng)智能、更(geng)高(gao)速(su)、更(geng)負責的(de)AI

到2024年底(di)，75%的企業機構將從人工智能（AI）試點轉為AI運營，基于流(liu)數據的分析基礎架構的數量將因此增加5倍。

疫情當前，機器學習（ML）、優化和自然(ran)語言處理(li)（NLP）等AI技術正就病毒傳播、應對效果及影(ying)響提供(gong)重要洞(dong)察(cha)和預測。

而強(qiang)化學習和分布式學習等其他更(geng)(geng)智能(neng)的AI技術正在(zai)創建更(geng)(geng)具(ju)適應性(xing)(xing)和靈活性(xing)(xing)的系統(tong)，用于(yu)處理(li)復雜(za)的業務情況。例(li)如，基(ji)于(yu)代理(li)的系統(tong)可對復雜(za)系統(tong)進(jin)行建模和仿真。

趨勢2、儀表板的衰落(luo)

具備更多自動化(hua)和消費化(hua)體驗的(de)(de)(de)動態(tai)數據故(gu)事(shi)將(jiang)取代視覺化(hua)、點擊式的(de)(de)(de)數據創建和探索。因此，用(yong)(yong)戶(hu)使用(yong)(yong)預定義(yi)儀(yi)表板(ban)的(de)(de)(de)時間(jian)也將(jiang)會減少。向(xiang)支持(chi)增強分析(xi)或NLP等技術的(de)(de)(de)動態(tai)數據故(gu)事(shi)轉(zhuan)變，這意味(wei)著：最相關的(de)(de)(de)洞察將(jiang)基(ji)于用(yong)(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)場景(jing)、角色或用(yong)(yong)途(tu)，流式傳輸給每(mei)個用(yong)(yong)戶(hu)。

趨勢(shi)3、決(jue)策智能

到2023年，33%以上的大(da)型企業(ye)機構將(jiang)聘用分(fen)析(xi)師實現包(bao)括決(jue)策建模在(zai)內的決(jue)策智(zhi)(zhi)能。決(jue)策智(zhi)(zhi)能匯集了(le)決(jue)策管理和決(jue)策支持等多(duo)項技術(shu)。它提供了(le)一個框架，幫助數據和分(fen)析(xi)領導者針對業(ye)務(wu)成果(guo)和行為，設計(ji)、建立、協調(diao)、執行、監控和調(diao)整決(jue)策模型及流程。

趨勢4、X分析

“X分(fen)(fen)析(xi)”由Gartner創造(zao)的一個總稱(cheng)術(shu)語，其中的X指代各種結(jie)構化和非結(jie)構化內容（如文本分(fen)(fen)析(xi)、視頻分(fen)(fen)析(xi)、音頻分(fen)(fen)析(xi)等）的數據變量。

在新(xin)冠疫情期間，AI發(fa)揮(hui)了(le)關鍵作(zuo)用，梳理了(le)成千上(shang)萬份(fen)研究論文、新(xin)聞(wen)資料、社交(jiao)媒體內容和臨床試驗數據，幫助醫療(liao)和公共衛生專(zhuan)家(jia)預測(ce)疾病傳播，制定能力規劃(hua)，尋找新(xin)的治療(liao)方(fang)法并確定易感人(ren)群。X分(fen)析與AI、圖(tu)譜分(fen)析等(deng)其(qi)他技(ji)術(shu)結合起來，將對未來自然災害和其(qi)他危機的識別、預測(ce)和規劃(hua)發(fa)揮(hui)關鍵作(zuo)用。

趨勢5、增強型(xing)數據管理(li)

增(zeng)強型數(shu)據管理(li)利用ML和AI技(ji)術優化(hua)并改(gai)進運(yun)營(ying)。它還(huan)促(cu)進了元數(shu)據角色(se)的轉變，從協(xie)助數(shu)據審計、沿襲和匯報轉為支持動態系統(tong)。

增強(qiang)型數據(ju)管理產品能夠(gou)(gou)審查大量的運營數據(ju)樣(yang)本，包括實(shi)際查詢(xun)、性(xing)能數據(ju)和方案。利(li)用現有的使用情況和工作負載數據(ju)，增強(qiang)型引擎能夠(gou)(gou)對運營進(jin)行(xing)調整，并優化(hua)配(pei)置、安全性(xing)和性(xing)能。

趨勢6、云成為必然

到(dao)2022年，公有云(yun)服務(wu)將(jiang)對90%的(de)(de)數(shu)據和(he)分(fen)(fen)析創新起到(dao)至關(guan)重(zhong)要的(de)(de)作用。隨(sui)著數(shu)據和(he)分(fen)(fen)析的(de)(de)上云(yun)，數(shu)據和(he)分(fen)(fen)析領導(dao)者仍然很難實現服務(wu)與用例的(de)(de)協調一致，這(zhe)就增加了不(bu)必要的(de)(de)治理和(he)集(ji)成開支。 

數(shu)據和(he)分析問題的(de)關鍵，已經從(cong)某項服(fu)務的(de)成本轉為如何(he)在定價之(zhi)外滿足工作負載的(de)性能(neng)要(yao)求。上云時，數(shu)據和(he)分析領導(dao)者需要(yao)優先處(chu)理能(neng)夠利用云能(neng)力和(he)專(zhuan)注于成本優化的(de)工作負載。

趨(qu)勢7、數據和分析的碰(peng)撞

數(shu)據管(guan)理能(neng)力(li)和(he)分(fen)(fen)(fen)析能(neng)力(li)在傳統上被視(shi)為不同的領域，需(xu)要分(fen)(fen)(fen)別進行管(guan)理。利用增(zeng)強分(fen)(fen)(fen)析提供(gong)端到端工作流的供(gong)應商使這兩(liang)個市場之間(jian)的界線變得(de)模糊了。

數據和(he)(he)(he)(he)分析的(de)碰撞將(jiang)增加這(zhe)(zhe)兩個傳統(tong)上相對獨立的(de)領域之間(jian)的(de)交互(hu)和(he)(he)(he)(he)協(xie)作。這(zhe)(zhe)不僅會影響(xiang)到(dao)所(suo)提(ti)供的(de)技術(shu)和(he)(he)(he)(he)能力，還會使支持(chi)和(he)(he)(he)(he)使用它們的(de)人(ren)員和(he)(he)(he)(he)流程受到(dao)影響(xiang)。相關(guan)角色也將(jiang)從傳統(tong)的(de)數據和(he)(he)(he)(he)分析擴展到(dao)信息探索人(ren)員和(he)(he)(he)(he)公民開發人(ren)員等。

趨勢8、數(shu)據(ju)市場(chang)和交易平臺

到2022年(nian)，35%的大(da)型企業(ye)機構將通(tong)過正(zheng)式(shi)的在(zai)(zai)線數(shu)據(ju)市場參(can)與數(shu)據(ju)交(jiao)易(yi)，而這一比例在(zai)(zai)2020年(nian)為25%。數(shu)據(ju)市場和(he)交(jiao)易(yi)平臺為整合第三方數(shu)據(ju)產品(pin)和(he)降低第三方數(shu)據(ju)成本提供了統一平臺。

趨勢9、區塊鏈技(ji)術在數據和分析中的應用

區(qu)(qu)塊鏈(lian)技術解決了(le)數據和分析(xi)領(ling)域(yu)中的(de)兩項挑戰。首先，區(qu)(qu)塊鏈(lian)提供(gong)了(le)資產和交易的(de)完整沿襲。其次，區(qu)(qu)塊鏈(lian)為復雜的(de)參(can)與者網絡提供(gong)透明度。

除了(le)有(you)限的(de)比(bi)特幣和(he)智能合約用例之(zhi)外，分類賬目數據庫管理(li)系(xi)統（DBMS）將為單個企業(ye)審計數據來源提供了(le)更具吸引力的(de)選擇。Gartner預計，到2021年(nian)，分類賬目DBMS產品將取代多數許(xu)可區塊(kuai)鏈(lian)的(de)使(shi)用。

趨勢10、關系奠定了數據和分析價值的基礎

到(dao)2023年，圖譜(pu)技(ji)(ji)術(shu)將促(cu)進全球30%的(de)(de)企業機構決策過程(cheng)的(de)(de)快速情景化。圖譜(pu)分(fen)(fen)析(xi)是(shi)指一系(xi)列用于探索不同感(gan)興(xing)趣的(de)(de)實體（如組織(zhi)、人員(yuan)和交易(yi)）之間關(guan)系(xi)的(de)(de)技(ji)(ji)術(shu)。它幫助數據(ju)和分(fen)(fen)析(xi)領(ling)導者找到(dao)數據(ju)中未知的(de)(de)關(guan)系(xi)，并(bing)查看傳統(tong)分(fen)(fen)析(xi)技(ji)(ji)術(shu)不易(yi)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)數據(ju)。