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近日,Gartner發(fā)布了數據與分析領(lǐng)域的十大技術(shù)趨勢,為數據和分析領(lǐng)導者的新冠疫情(COVID-19)響應和恢復工作提供指導,并為疫情后的重啟做好準備。
數據和分析領(lǐng)導者如果希望在疫情后能持續創(chuàng )新,就需要不斷提高數據處理和訪(fǎng)問(wèn)的速度,擴大分析規模,在前所未有的市場(chǎng)動(dòng)蕩中贏(yíng)得成功。
數據和分析領(lǐng)導者應檢驗以嘗試以下十大數據和分析趨勢,加快新冠疫情后的恢復:
趨勢1、更智能、更高速、更負責的AI
到2024年底,75%的企業(yè)機構將從人工智能(AI)試點(diǎn)轉為AI運營(yíng),基于流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(xué)習(ML)、優(yōu)化和自然語(yǔ)言處理(NLP)等AI技術(shù)正就病毒傳播、應對效果及影響提供重要洞察和預測。
而強化學(xué)習和分布式學(xué)習等其他更智能的AI技術(shù)正在創(chuàng )建更具適應性和靈活性的系統,用于處理復雜的業(yè)務(wù)情況。例如,基于代理的系統可對復雜系統進(jìn)行建模和仿真。
趨勢2、儀表板的衰落
具備更多自動(dòng)化和消費化體驗的動(dòng)態(tài)數據故事將取代視覺(jué)化、點(diǎn)擊式的數據創(chuàng )建和探索。因此,用戶(hù)使用預定義儀表板的時(shí)間也將會(huì )減少。向支持增強分析或NLP等技術(shù)的動(dòng)態(tài)數據故事轉變,這意味著(zhù):最相關(guān)的洞察將基于用戶(hù)的場(chǎng)景、角色或用途,流式傳輸給每個(gè)用戶(hù)。
趨勢3、決策智能
到2023年,33%以上的大型企業(yè)機構將聘用分析師實(shí)現包括決策建模在內的決策智能。決策智能匯集了決策管理和決策支持等多項技術(shù)。它提供了一個(gè)框架,幫助數據和分析領(lǐng)導者針對業(yè)務(wù)成果和行為,設計、建立、協(xié)調、執行、監控和調整決策模型及流程。
趨勢4、X分析
“X分析”由Gartner創(chuàng )造的一個(gè)總稱(chēng)術(shù)語(yǔ),其中的X指代各種結構化和非結構化內容(如文本分析、視頻分析、音頻分析等)的數據變量。
在新冠疫情期間,AI發(fā)揮了關(guān)鍵作用,梳理了成千上萬(wàn)份研究論文、新聞資料、社交媒體內容和臨床試驗數據,幫助醫療和公共衛生專(zhuān)家預測疾病傳播,制定能力規劃,尋找新的治療方法并確定易感人群。X分析與AI、圖譜分析等其他技術(shù)結合起來(lái),將對未來(lái)自然災害和其他危機的識別、預測和規劃發(fā)揮關(guān)鍵作用。
趨勢5、增強型數據管理
增強型數據管理利用ML和AI技術(shù)優(yōu)化并改進(jìn)運營(yíng)。它還促進(jìn)了元數據角色的轉變,從協(xié)助數據審計、沿襲和匯報轉為支持動(dòng)態(tài)系統。
增強型數據管理產(chǎn)品能夠審查大量的運營(yíng)數據樣本,包括實(shí)際查詢(xún)、性能數據和方案。利用現有的使用情況和工作負載數據,增強型引擎能夠對運營(yíng)進(jìn)行調整,并優(yōu)化配置、安全性和性能。
趨勢6、云成為必然
到2022年,公有云服務(wù)將對90%的數據和分析創(chuàng )新起到至關(guān)重要的作用。隨著(zhù)數據和分析的上云,數據和分析領(lǐng)導者仍然很難實(shí)現服務(wù)與用例的協(xié)調一致,這就增加了不必要的治理和集成開(kāi)支。
數據和分析問(wèn)題的關(guān)鍵,已經(jīng)從某項服務(wù)的成本轉為如何在定價(jià)之外滿(mǎn)足工作負載的性能要求。上云時(shí),數據和分析領(lǐng)導者需要優(yōu)先處理能夠利用云能力和專(zhuān)注于成本優(yōu)化的工作負載。
趨勢7、數據和分析的碰撞
數據管理能力和分析能力在傳統上被視為不同的領(lǐng)域,需要分別進(jìn)行管理。利用增強分析提供端到端工作流的供應商使這兩個(gè)市場(chǎng)之間的界線(xiàn)變得模糊了。
數據和分析的碰撞將增加這兩個(gè)傳統上相對獨立的領(lǐng)域之間的交互和協(xié)作。這不僅會(huì )影響到所提供的技術(shù)和能力,還會(huì )使支持和使用它們的人員和流程受到影響。相關(guān)角色也將從傳統的數據和分析擴展到信息探索人員和公民開(kāi)發(fā)人員等。
趨勢8、數據市場(chǎng)和交易平臺
到2022年,35%的大型企業(yè)機構將通過(guò)正式的在線(xiàn)數據市場(chǎng)參與數據交易,而這一比例在2020年為25%。數據市場(chǎng)和交易平臺為整合第三方數據產(chǎn)品和降低第三方數據成本提供了統一平臺。
趨勢9、區塊鏈技術(shù)在數據和分析中的應用
區塊鏈技術(shù)解決了數據和分析領(lǐng)域中的兩項挑戰。首先,區塊鏈提供了資產(chǎn)和交易的完整沿襲。其次,區塊鏈為復雜的參與者網(wǎng)絡(luò )提供透明度。
除了有限的比特幣和智能合約用例之外,分類(lèi)賬目數據庫管理系統(DBMS)將為單個(gè)企業(yè)審計數據來(lái)源提供了更具吸引力的選擇。Gartner預計,到2021年,分類(lèi)賬目DBMS產(chǎn)品將取代多數許可區塊鏈的使用。
趨勢10、關(guān)系奠定了數據和分析價(jià)值的基礎
到2023年,圖譜技術(shù)將促進(jìn)全球30%的企業(yè)機構決策過(guò)程的快速情景化。圖譜分析是指一系列用于探索不同感興趣的實(shí)體(如組織、人員和交易)之間關(guān)系的技術(shù)。它幫助數據和分析領(lǐng)導者找到數據中未知的關(guān)系,并查看傳統分析技術(shù)不易分析的數據。
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