Gartner，Inc.確定了2020年十大數據和分析（D＆A）技術趨勢，這些趨勢可以幫助數據和分析領導者應對COVID-19響應和恢復，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，并且對市場進行創新，數據和分析領導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。

數據和分析主管應檢查以下10個數據和分析趨勢，以加快COVID-19大流行后的更新或恢復：

趨勢1：更智能，更快，更負責任的AI

到2024年底，將有75％的組織從試驗轉變為可操作的人工智能（AI），將流數據和分析基礎架構的數量增加5倍。

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

其他更智能的AI技術（例如強化學習和分布式學習）正在創建更具適應性和靈活性的系統來處理復雜的業務情況。例如，對復雜系統進行建模和仿真的基于代理的系統。

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數據故事將取代視覺，點擊式創作和探索。因此，用戶使用預定義儀表板的時間將減少。向利用增強分析或NLP之類的動態數據故事的轉變意味著，最相關的洞察力將根據其用戶的上下文，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決策智能，包括決策建模。決策智能匯集了多個學科，包括決策管理和決策支持。它提供了一個框架，可幫助數據和分析領導者在業務成果和行為的背景下設計，建模，調整，執行，監視和調整決策模型和流程。

趨勢4：X 分析

Gartner將“ X分析”一詞稱為“傘形術語”，其中X是一系列不同結構化和非結構化內容（例如文本分析，視頻分析，音頻分析等）的數據變量。

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據，以幫助醫學和公共衛生專家預測疾病的傳播，能力計劃，尋找新的治療方法并確定易感人群方面發揮了至關重要的作用。 X分析與AI和其他技術（例如圖形分析）相結合，將在未來識別，預測和規劃自然災害和其他危機方面發揮關鍵作用。

趨勢五：增強數據管理

增強型數據管理使用ML和AI技術來優化和改進操作。它還將元數據從用于審計，沿襲和報告中的使用轉換為為動態系統提供動力。增強型數據管理產品可以檢查大量的運營數據樣本，包括實際查詢，性能數據和架構。使用現有的使用情況和工作負載數據，增強引擎可以調整操作并優化配置，安全性和性能。

趨勢6：云將成為大眾趨勢

到2022年，公共云服務將對90％的數據和分析創新至關重要。隨著數據和分析遷移到云中，數據和分析領導者仍在努力使正確的服務與正確的用例保持一致，這導致增加不必要的治理和集成開銷。

數據和分析的問題正在從給定的服務成本轉變為如何滿足工作量超出定價的性能要求。數據和分析領導者需要確定可以利用云功能并在轉移到云時專注于成本優化的工作負載的優先級。

趨勢7：數據和分析世界碰撞

傳統上，數據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商模糊了這兩個市場之間的區別。

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

趨勢8：數據市場和交易所

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

趨勢9：數據和分析中的區塊鏈

區塊鏈技術解決了數據和分析中的兩個挑戰。首先，區塊鏈提供了資產和交易的全部血統。其次，區塊鏈為復雜的參與者網絡提供了透明度。

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

趨勢10：關系構成數據和分析價值的基礎

到2023年，圖技術將促進全球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，可用于探索感興趣的實體（例如組織，人員和交易）之間的關系。它可以幫助數據和分析領導者找到數據中的未知關系，并查看用傳統分析方法不易分析的數據。

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