Gartner（技術(shù)研究和分析機(jī)構(gòu)）近日公布了2023年十大數(shù)據(jù)和分析（D&A）趨勢(shì)，可幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者通過預(yù)測(cè)變化將不確定性轉(zhuǎn)化為新的商機(jī)。

正文開始

Gartner在Gartner數(shù)據(jù)與分析峰會(huì)上介紹了企業(yè)和IT領(lǐng)導(dǎo)者必須參與并納入其數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略（見圖1）的十大趨勢(shì)。

圖1：2023年十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)

資料來源：Gartner（2023年5月）

趨勢(shì)1：價(jià)值優(yōu)化

大多數(shù)D&A領(lǐng)導(dǎo)者都難以用業(yè)務(wù)術(shù)語闡明他們?yōu)榻M織提供的價(jià)值。組織的數(shù)據(jù)、分析和人工智能（AI）組合的價(jià)值優(yōu)化需要一套集成的價(jià)值管理能力，包括價(jià)值故事話術(shù)、價(jià)值流分析、投資排名和優(yōu)先排序，以及衡量業(yè)務(wù)成果以確保實(shí)現(xiàn)預(yù)期價(jià)值。

D&A領(lǐng)導(dǎo)者必須通過構(gòu)建價(jià)值故事來優(yōu)化價(jià)值，這些故事在D&A計(jì)劃與組織的關(guān)鍵任務(wù)優(yōu)先事項(xiàng)之間可以建立起明確的聯(lián)系。

趨勢(shì)2：管理AI風(fēng)險(xiǎn)

AI的日益普及使公司面臨新的風(fēng)險(xiǎn)，例如道德風(fēng)險(xiǎn)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)中毒或者欺詐檢測(cè)規(guī)避等，這些風(fēng)險(xiǎn)必須得到緩解。管理AI風(fēng)險(xiǎn)不僅僅是要遵守法規(guī)，有效的AI治理和負(fù)責(zé)任的AI實(shí)踐對(duì)于在利益相關(guān)者之間建立信任和促進(jìn)AI的采用和使用來說，也是至關(guān)重要的。

趨勢(shì)3：可觀察性

可觀察性是一種特性，有助于了解D&A系統(tǒng)的行為，并允許回答有關(guān)其行為的問題。

可觀察性讓組織能夠縮短確定影響性能問題根本原因的時(shí)間，以及使用可靠且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)做出及時(shí)且具有成本效益的業(yè)務(wù)決策所需的時(shí)間。D&A領(lǐng)導(dǎo)者需要評(píng)估數(shù)據(jù)可觀察性工具，以了解主要用戶的需求，并確定這些工具是如何融入整個(gè)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的

趨勢(shì)4：數(shù)據(jù)共享必不可少

數(shù)據(jù)共享包括了內(nèi)部（部門之間或者部門之間或者子公司之間）和外部（組織所有權(quán)和控制范圍之外的各方之間）共享數(shù)據(jù)。組織可以創(chuàng)建“數(shù)據(jù)即產(chǎn)品”，其中將D&A資產(chǎn)作為一種可交付的產(chǎn)品或者共享的產(chǎn)品。

Gartner高級(jí)總監(jiān)、分析師Kevin Gabbard表示：“數(shù)據(jù)共享協(xié)作，包括組織外部的協(xié)作，增加了可重復(fù)使用的、先前創(chuàng)建的數(shù)據(jù)資產(chǎn)來提高數(shù)據(jù)共享的價(jià)值。采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，使單一架構(gòu)能夠跨異構(gòu)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源共享數(shù)據(jù)?！?/p>

趨勢(shì)5：D&A可持續(xù)性

D&A領(lǐng)導(dǎo)者僅僅為企業(yè)ESG（環(huán)境、社會(huì)和治理）項(xiàng)目提供分析和洞察是不夠的。D&A領(lǐng)導(dǎo)者還必須嘗試優(yōu)化自己的流程以提高可持續(xù)性。潛在的好處是巨大的。D&A和AI從業(yè)者越來越意識(shí)到他們的能源足跡正在不斷增長(zhǎng)。因此，出現(xiàn)了各種實(shí)踐，例如（云）數(shù)據(jù)中心使用可再生能源、使用更節(jié)能的硬件、以及使用小數(shù)據(jù)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

趨勢(shì)6：實(shí)用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Data Fabric是一種數(shù)據(jù)管理設(shè)計(jì)模式，利用所有類型的元數(shù)據(jù)來觀察、分析和推薦數(shù)據(jù)管理解決方案。Data Fabric通過組裝和豐富底層數(shù)據(jù)的語義，對(duì)元數(shù)據(jù)應(yīng)用持續(xù)分析，以生成警報(bào)和建議，讓人類和系統(tǒng)可以用于采取行動(dòng)。Data Fabric讓業(yè)務(wù)用戶能夠自信地使用數(shù)據(jù)，并促進(jìn)技能較低的全民開發(fā)人員在集成和建模過程中變得更加靈活。

趨勢(shì)7：新興的AI

ChatGPT和生成式AI是新興AI趨勢(shì)的先鋒。新興AI將改變大多數(shù)企業(yè)在可擴(kuò)展性、多功能性和適應(yīng)性方面的運(yùn)作方式。下一波AI浪潮將使企業(yè)組織能夠在目前不可行的情況下應(yīng)用AI，從而使AI變得更為普遍和具有價(jià)值。

趨勢(shì)8：融合的、可組合的生態(tài)系統(tǒng)

融合的D&A生態(tài)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和部署D&A平臺(tái)，通過無縫集成、治理和技術(shù)互操作性緊密地運(yùn)行和運(yùn)作。生態(tài)系統(tǒng)的可組合性是通過構(gòu)建、組裝和部署可配置的應(yīng)用和服務(wù)來實(shí)現(xiàn)的。

有了適當(dāng)?shù)募軜?gòu)，D&A系統(tǒng)就可以更加模塊化，適應(yīng)性更強(qiáng)，更靈活，可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展并更加精簡(jiǎn)，以滿足不斷增長(zhǎng)和變化的業(yè)務(wù)需求，并隨著業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)環(huán)境不可避免的變化而發(fā)展。

趨勢(shì)9：消費(fèi)者成為創(chuàng)造者

用戶花在預(yù)定義儀表盤上的時(shí)間占比，將被滿足特定內(nèi)容消費(fèi)者時(shí)間點(diǎn)需求的對(duì)話式、動(dòng)態(tài)和嵌入式用戶體驗(yàn)所取代。

企業(yè)組織可以通過為內(nèi)容消費(fèi)者提供易于使用的自動(dòng)化和嵌入式洞察力，以及他們成為內(nèi)容創(chuàng)建者所需的對(duì)話體驗(yàn)，來擴(kuò)大分析的采用和影響。

趨勢(shì)10：人類仍然是關(guān)鍵決策者

并非每個(gè)決策都可以或者應(yīng)該被自動(dòng)化。D&A部門將明確他們給決策的支持，以及人類在自動(dòng)化和增強(qiáng)決策制定中發(fā)揮的作用。

如不考慮人類在決策中發(fā)揮的作用，那么推動(dòng)決策自動(dòng)化的過程將導(dǎo)致數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織缺乏人性化或者是始終如一的目標(biāo)。組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)計(jì)劃需要強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)和分析是要與人類決策相結(jié)合的。

審核編輯 ：李倩